直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

非均匀B样条离散点的加密与平滑 离散点的预处理是点云网格化很关键的一步,主要就是离散点的平滑.孔洞修补:本文是基于非均匀B样条基函数进行离散点云的加密和平滑的,一下为初步实现结果. 算法步骤: 1.数据点分割投影 将三维数据点投影到二维平面上,进行数据排序,得到m*n矩阵形式的数据点(当然这种方法有一定的弊端). 2.非均匀双三次B样条曲线曲面的拟合 a.数据点的参数化:b.节点矢量的计算:c.计算B样条基函数 N(u):d.控制点计算:e.曲线曲面上加密点计算. 细节: 利用累计弦长计算参数化

在使用OpenFOAM求解的时候我们经常需要设置非均匀的边界,比如我们在计算层流的时候,很多时候需要入口为充分发展的入口边界,下面我们就以入口处为充分发展的层流速度分布为总结OpenFOAM当中设定不均匀边界条件的方法 OpenFOAM当中对非均匀边界条件设置大致有以下几种方法: 方法一:直接用非均匀场的方式将边界上对应的值写入算例目录下0文件夹下的文件当中,详细操作见算例:<OpenFOAM——90度T型管>,链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d64da

在使用OpenFOAM进行计算的时候,我们需要对计算域设置非均匀场,比如最典型的溃坝算例,在开始计算以前,我们需要首先设定某一区域的水的体积分数为1,就是下面这样的: 有可能我们在计算传热问题的时候,会在计算域内设置一块高温(低温)区域,比如下面这样的: 我们一般可以采用setField来针对比较规则的区域进行非均匀场的设置,而针对比较复杂的区域,我们也可以采用funkySetFields来设定(具体可见苏老师的博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e6

对于非平稳信号,由于傅立叶变换核心函数-正弦函数具有无限性,因此选用短时窗来分析局域信号: 需要注意的时,选取完滑动的时间窗一般是中心对称而且为奇数,这时被分析的时间点正好是滑动窗的中点. 因此,时域窗法就是用一个中心对称的滑动窗函数截取某段观测信号,并对不同时刻的短时信号进行傅立叶变换,最后得到由各段信号构成的时变频谱. 需要注意的频率分析范围:根据前面的傅立叶分析,最小频率为1/(Nw*dt),最大频率为1/(2*dt).也就是说,我们只需分析1/(2*dt)之前的频率成分即可. 同时,对于

均匀随机数生成   先来说说均匀随机数生成,这是非均匀随机数的生成基础.   例如,我们现在有drand()函数,可以随机生成[0,1]范围内的均匀随机数. 要求一个drand2()函数,能够生成[0,2]内的均匀随机数.   显然有: \[drand2()=2*drand() \]   但是很多时候,我们希望生成的随机数是有一定概率偏向的.   比如生成[0,2]的随机数,越偏向2的数,出现的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法满足要求.   例如,我们的随机数的概率密度分布如下

在数学的子学科数值分析里,B-样条是样条曲线一种特殊的表示形式.它是B-样条基曲线的线性组合.B-样条是贝兹(贝塞尔)曲线的一种一般化,可以进一步推广为非均匀有理B样条(NURBS),使得我们能给更多一般的几何体建造精确的模型. 常数B样条 常数B样条是最简单的样条.只定义在一个节点距离上,而且不是节点的函数.它只是不同节点段(knot span)的标志函数(indicator function). 线性B样条 线性B样条定义在两个相邻的节点段上,在节点连续但不可微. 三次B样条 一个片断上的B

先说一下我自己的理解,这东西就是把原来的有的标签位置换成自己的标签名称,一般都是要手动设置看物理意义. https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/xticks.html % 指定x轴刻度值和标签 x = linspace(0, 10); y = x.^2; plot(x, y) xticks([0 5 10]) xticklabels({'x = 0', 'x = 5', 'x = 10'}) % 指定非均匀x轴刻度值 用数值标注刻度线 x = linsp

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html   共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度

EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

1 B样条曲线 1.1 B样条曲线方程 B样条方法具有表示与设计自由型曲线曲面的强大功能,是形状数学描述的主流方法之一,另外B样条方法是目前工业产品几何定义国际标准——有理B样条方法 (NURBS)的基础.B样条方法兼备了Bezier方法的一切优点,包括几何不变性,仿射不变性等等,同时克服了Bezier方法中由于整体表示带来不具有局部性质的缺点(移动一个控制顶点将会影响整个曲线).B样条曲线方程可表示为 其中,di(i=0,1...n)为控制顶点(坐标),Ni,k(i=0,1...n)为k次规范

转载地址:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html 一 原理 1 概念:GLCM,即灰度共生矩阵,GLCM是一个L*L方阵,L为源图像的灰度级 2 含义:描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布,可看成两个像素灰度对的联合直方图,是一种二阶统计 3 常用的空间位置关系:有四种,垂直.水平.正负45° 4 常用的GLCM特征特征: (1)能量:  是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

实验目的 理解Bezier曲线.曲面绘制的基本原理:理解OpenGL中一维.二维插值求值器的用法. 掌握OpenGL中曲线.曲面绘图的方法,对比不同参数下的绘图效果差异: 代码1:用四个控制点绘制一条三次Bezier曲线 Github地址 #include "stdafx.h" #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <GL/glut.h> //4个控制点的3D坐标——z坐标全为0 GLfloat

1. 软件的下载与安装 这里用的是3ds Max2009简体中文版 32位 在 Win7上运行记得打上sp2补丁,不然会有bug. 2. 3ds Max的历史 3ds Max可以用在动画和游戏,点云数据处理,物理场景模拟等. 3ds Max前身为运行于PC机DOS平台上的3D Studio,现已成为成熟的大型三维制作软件,可应用于游戏.动画.建筑设计等. 3ds Max还提供了开发语言可以开发自己的插件,如今3ds Max有大量的插件而且其中优秀的插件被3ds Max收购嵌入到了软件中一同发布.

NURBS 贝塞尔曲线的缺点是当我们增加很多控制点的时候,曲线变得不可控,其连续性会变差差.如果控制点很多(高阶曲线),当我们调整一个控制点的位置,对 整个曲线的影响是很大的.要获得更高级的控制,可以使用GLU库提供的NURBS(非均匀有理B样条).通过这些函数我们可以在求值器中调整控制点的影响 力,在有大量控制点的情况下,依然可以产生平滑的曲线. 从贝塞尔到B样条 贝塞尔曲线由起点.终点和其他控制点来影响曲线的形状.在二次贝塞尔曲线和三次贝塞尔曲线中,可以通过调整控制点的位置而得到很好的平滑性

Section 1 增强现实与图形学: 报告时间:2018-8-25 14:00-15:30 报告地点:会议室1 P000009 基于增强现实的产品质量信息传递方法 P000104 重彩画的风格转移 P000139 基于GPU渲染的离散最优传输和网格保面积参数化方法 P000141 基于递归图方法的分叉血管表面重建 P000146 一种面向增强现实的移动视点下室外视频的阴影检测算法 P000175 基于手绘轮廓图的移动端图像检索 P000180 一种基于高阶能量方程的单幅室外图像阴影检测算法 S

稀疏基的讨论已经持续了近一个月了,这次讨论多尺度几何分析.但由于下面讨论的这些变换主要面向图像,而本人现在主要关注于一维信号处理,所以就不对这些变换深入讨论了,这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录,概念也许并不一定理解的准确,若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究. 一.从小波分析到多尺度几何分析 小波分析取在从多学科领域中取得巨大成功的一个关键原因在于它比傅里叶分析能更"稀疏"地表示一维分段光滑或者有界变差函数.遗憾的是,小波分析在一维时所具有的优异特性并不能

 转载自:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/54929389 solver.prototxt net:训练预测的网络描述文件,train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false,默认为true,就是刚启动就进行测试,false的话不进行第一次的测试. test_iter:在测试的时候,需要迭代的次数,即test_iter* batchsize(测试集的)>=测试集的大小,测

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关