1. batch_normalize(归一化操作),公式:传统的归一化公式 (number - mean) / std, mean表示均值, std表示标准差 而此时的公式是 scale * (num - mean) / std + beta  #scale 和 beta在计算的过程中会进行不断的更新,以使得数据可以产生多样性的分步 即 经过一次卷积层后,进行一次归一化操作,同时进行一次激活操作 x = conv_layer(x, [5, 5, 3, 64], 1) x = batch_norm

CG 跟 HLSL几乎是一摸一样的. (HLSL官方参考,包含语法格式,函数库,关键字,在这个地方: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb509638(v=VS.85).aspx, 如果链接失效,用“Reference for HLSL”搜索.) Shader本身是一个单纯的单元,就是对输入(顶点或像素或物体)进行能做的算术运算,然后把结果送出的一个固件. 1.内置元类型 float: 32 bit浮点类型half:  16 bit浮点int:  

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

看了很多朋友问怎么用一个3D物体做一个按钮,而且网上好像还真比较难找到答案, 今天翻了一下cocos源码发现Ray 已经封装了intersects函数,那么剩下的工作其实很简单了, 从屏幕的一个point 转化为 一条射线, 然后从一个3D物体拿到碰撞盒后调用intersects 就可以了. : void HelloWorld::onEnter(){ Scene::onEnter(); //添加一只3D的乌龟在场景, 作为一个按钮 auto orc = cocos2d::Sprite3D::cr

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install

https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.5.7/p5.js http://www.box2d.org http://www.jbox2d.org http://github.com/shiffman/PBox2D 第0章 引言 (已看) 第1章 向量 (已看) 第2章 力 (已看) 第3章 震荡  (已看) 第4章 粒子系统 (已看) 第5章 物理函数库 (已看) 第6章 自治智能体 (已看) 第7章 细胞自动机 (已看) 第8章 分形 (已

光照模型:用数学的方法模拟现实世界中的光照效果.   场景中模型身上的光反射到相机中的光线: 1.漫反射:产生明暗效果 2.高光反射:产生镜面反射,物体中有最亮且比较耀眼的一部分 3.自发光: 4.环境光:   漫反射 光线被粗糙的表面无规则的向各个方向反射的现象. 漫反射的计算公式(兰伯特光照模型)模拟漫反射 漫反射光 = 光照颜色和强度 * 漫反射颜色 * max(0, dot(法线方向,  光照方向)) 光照颜色和强度:Unity引擎提供的,CGIncludes/UnityLighting

1.三维拾取技术 在3D游戏中通常会有这样的需求,用户可以选取3D世界中的某些物体进行如拖拽等操作,这时便需要程序通过将二维屏幕上的点坐标转换为三维世界中的坐标,并进行比对,这个过程就需要用到三维拾取. 三维拾取的基本原理并不复杂,我们仍然以Cocos2d-x 3.3beta0版本来分析.拾取思想可以简单的理解为:首先得到在屏幕上的触摸点的坐标,然后根据摄像机投影矩阵与屏幕上的触摸点计算出一条射线ray,注意,正常情况下之后应该去找与射线相交并且交点距离射线起点最近的点所在的包围盒,这个包围盒才

ORB_SLAM2::Initializer 用于单目情况下的初始化. Initializer 的构造函数中传入第一张影像,这张影像被称作 reference frame(rFrame).在获得第二张影像时传入第二张影像,这张影像被称作 current frame(cFrame).这一部分传入的代码可以在ORB_SLAM2::Tracking::MonocularInitialization()中查看,要求 rFrame 与 cFrame 都至少具有 101 个特征点,而且 cFrame 与 r

这篇文章写得更好:http://wittyfans.com/coding/%E5%88%A9%E7%94%A8Pandas%E5%88%86%E6%9E%90%E7%BE%8E%E5%9B%BD%E4%BA%A4%E8%AD%A6%E5%BC%80%E6%94%BE%E7%9A%84%E6%90%9C%E6%9F%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE.html import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #需要声明才能在notebo

欢迎增加Cocos2d-x 交流群:193411763 转载时请注明原文出处 :http://blog.csdn.net/u012945598/article/details/39927911 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

直方图计算 直方图可以统计的不仅仅是颜色灰度, 它可以统计任何图像特征 (如 梯度, 方向等等).直方图的一些具体细节: dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中, dims = 1 因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像). bins: 每个特征空间 子区段 的数目,在上例中, bins = 16 range: 每个特征空间的取值范围,在上例中, range = [0,255] 怎样去统计两个特征呢? 在这种情况下, 直方图就是3维的了,x轴和y轴分别代表一个特征, z轴是掉入  组合中的样本

收入囊中 在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25505315这里,我们已经学习了怎样利用反向投影和meanshift算法来在图像中查找给定模版图片的位置.meanshift针对的是单张图像,在连续图像序列的跟踪中.camshift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT)是一种著名的算法.但在这里.我们先不讨论camshift,而是先讨论最简单的模版匹配. 模版匹配算法 opencv normalize

欢迎增加Cocos2d-x 交流群:193411763 个中心点.1个旋转矩阵和3个1/2边长(注:一个旋转矩阵包括了三个旋转轴,若是二维的OBB包围盒则是一个中心点,两个旋转轴,两个1/2边长).       上述最后一种方法就是最经常使用的方法.下面来看一段Cocos2d-x 3.3beta0中CCOBB.h中的代码:         Vec3 _center; // 中心点 /* 下面三个变量为正交单位向量. 定义了当前OBB包围盒的x,y,z轴 用于计算矢量投影 */ Vec3 _xAx

前言 在上篇文章中,介绍了基本图形的绘制.这篇博客中将介绍模型的加载.绘制以及鼠标交互的实现. 模型加载 模型存储 要实现模型的读取.绘制,我们首先需要知道模型是如何存储在文件中的. 通常模型是由网格组成的,且一般为三角网格.原因为: 其它多边形网格可以容易地剖分为三角形 三点共面:保证平面性 可以容易地定义内外方向,进行插值等操作 可采用地数据结构包括: 面列表 存储面中顶点的三元组(v1, v2, v3) 优点:方便而紧凑,可表达非流行网格 缺点:不能有效地支持点.面之间的邻接关系查询 邻接

1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7.namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6.Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7.deque:双向队列.引入自2.4.defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引入自2.

skleran-处理流程 获取数据 以用sklearn的内置数据集, 先导入datasets模块. 最经典的iris数据集作为例子. from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 导入数据集, json格式 X = iris.data # 获取特征向量 y = iris.target # 获取样本标签 print('特征向量:', X[:3]) print("样本标签:", y[40:60]) 特征向量: [[5.

在本程序中,共有六个自定义函数,分别是: 1. myMagnitude(Mat & complexImg,Mat & magnitudeImage),在该函数中封装了Opencv中的 magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算.该函数共有两个参数: complexImg--输入的复数阵列,或复数图像 magnitudeImage--输出的幅值阵列,或幅值图像 2. dftshift(Mat& ds),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift

下面是频域滤波示例程序: 在本程序中,共有五个自定义函数,分别是: 1. myMagnitude(),在该函数中封装了Opencv中的magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算. 2. dftshift(),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift(),将频谱的原点(0,0)移到图像中心.示例1中采用了该函数实现了频谱图中心化. 3. srcCentralized()用于傅里叶变换前的预处理,以便得到傅里叶频谱的原点(0,0)位于图像的中心. 该函数与d

背景 图像的直方图是衡量图像像素分布的一种方式,可以通过分析像素分布,使用直方图均衡化对图像进行优化,让图像变的清晰. opencv官方对图像直方图的定义如下: 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 一.直方图计算的原理 一副图像实际上就是一个数字矩阵. 3x3的灰度图像由9个像素组成,每个像素都取值0-255中的一个值,0表示黑色,255表示白色,中间值是介于黑色和白色之间的灰度值. 如下以一个高度为3,宽度为3的图片为例说明直方图的计算. 定义一

1.原理 1.1.Phong模型 计算高光反射需要表面法线.视角方向.光源方向.反射方向等. 在这四个矢量中,我们实际上只需要知道其中3个矢量即可,而第4个矢量(反射方向r)可以通过其他信息计算得到: 这样,我们就可以利用Phong模型来计算高光反射的部分: m(gloss)是材质的光泽度,也被反称为反光度.它用于控制高光区域的"亮点"有多宽,m(gloss)越大,亮点就越小. m(spscular)是材质的高光反射颜色,它用于控制该材质对于高光反射的强度和颜色. c(light)则是