#include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/obj_io.h> #include <pcl/PolygonMesh.h> //#include <pcl/ros/conversions.h>//formROSMsg所属头文件: #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/vtk_lib_io.

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

分类: 我叫学术帖2011-03-25 13:22 3232人阅读 评论(4) 收藏 举报 图形 重要性采样是非常有意 思的一个方法.我们首先需要明确,这个方法是基于采样的,也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo).蒙特卡洛法,本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似.例如求一个稀奇古怪的形状的面积,如果我们没有一个解析的表达方法,那么怎么做 呢?蒙特卡洛法告诉我们,你只要均匀的在一个包裹了这个形状的范围内随机撒点,并统计点在图形内的个数,那么当你撒的点很多的时候,面积可以近似为=

前言 本文仅作为个人笔记分享,又因为本章涉及多个专业领域而本人皆未接触过,所以难免出错,请各位读者注意. 对于数字图像需要区分image pixels(特定采样处的函数值)和display pixels(显示器显示值). 收集采样值,并将其转化为连续函数的过程被称为重构. 为了计算在数字图像上的离散像素值,我们需要在原始的图片函数上不断的采样. 采样与重构的过程中涉及到近似运算,而这个过程中产生的错误被称为锯齿.其产生原因为计算机无法连续对场景进行采样. 可以理解为把真实世界所得图像(人眼)当做

Chapter7 Sample Lights Directly  Preface 今天我们来讲这个还算牛逼的技术——直接光源采样 之前我们提到过,在2-7 前两篇我们也提到要减少噪点,就是图片上的黑点点,所以,所有的矛头都指向了这一篇. 简单说一下为什么会有那么多小点点,就是因为光线路径中没有触碰到光源,路径计算之后就会是黑色的点,可以通过发射大量的光线,比如计算每个像素点的时候发射8k~1w条采样光线进行路径计算:也可以路径计算方面做文章,比如加深路径计算递归深度:等等诸如此类.但是上述方法都

 Preface 我们今天来把第三本书从开局到现在讲的一大堆理论运用到我们的框架中,那么今天我们首先将原始的材质改为基于重要性采样原理的材质 这一篇是代码工程中进行MC理论应用的初步尝试篇  Ready 我们需要这几个重要的文件,我担心大家手上的文件可能不太对,所以再贴一下 /// rectangle.hpp // ----------------------------------------------------- // [author] lv // [begin ] 2019.1 //

1. 问题 已提供一个Rand7()的API可以随机生成1到7的数字,使用Rand7实现Rand10,Rand10可以随机生成1到10的数字. 2. 思路 简单说: (1)通过(Rand N - 1) % 10 + 1的方法,可以求出Rand10,当N是10的倍数的时候. (2)用( Rand7 - 1 ) * 7 + Rand7可以随机生成1-49,记作Rand49. (3)如果可以通过Rand49计算出Rand40,即随机生成1-40,就可以通过Rand40 % 10来取得Rand10. (

技术背景 增强采样(Enhanced Sampling)是一种在分子动力学模拟中常用的技术,其作用是帮助我们更加快速的在时间轴上找到尽可能多的体系结构及其对应的能量.比如一个氢气的燃烧反应,在中间过程中会产生众多的反应产物,但是我们光从结果来看的话,就是从\(H_2\)加\(O_2\),经过燃烧以后变成了\(H_2O\),那么中间的过程就被我们全部忽略了.实际上化学反应是一个整体的过程,是非常复杂的,如果要控制一个化学反应的过程,或者制备某个中间态的产物,或者需要提升最终预期产物的占比,我们不得

这个算法是均匀采样算法,继承于Sampler类. 类声明: #pragma once #ifndef __REGULAR_HEADER__ #define __REGULAR_HEADER__ #include "sampler.h" class Regular :public Sampler { public: Regular(); ~Regular(); Regular(const integer samps); Regular(const integer samps, const

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196

Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重

OpenNURBS 3DM Viewer eryar@163.com Abstract. The openNURBS Toolkit consists of C++ source code for a library that will read and write a openNURBS 3D model file(.3dm). More than 400 software development teams and applications including Rhinoceros, exc

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

大数据,人人都说大数据:类似于人人都知道黄晓明跟AB结婚一样,那么什么是大数据?对不起,作为一个本科还没毕业的小白实在是无法回答这个问题.我只知道目前研究的是高维,分布在n远远大于2的欧式空间的数据如何聚类.今年的研究生数模中用大数据引出了一个国内还不怎么火热的概念——多流形结构.题目中那个给出的流形概念:流形是局部具有欧氏空间性质的空间,欧氏空间就是流形最简单的实例.从而在2000年提出了多流形学习:基于数据均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形的假设,流形学习试图学习出高维数据样本空间中嵌入

DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解 @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43221829 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于Python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的gith

之前一直在考虑这样一个问题,在实际生活中的光源都是有体积的,但是图形学中,很多时候我们用简单的点光源,面光源,或者方向光来模拟实际生活中这些光源,势必会产生一些误差,同时导致很多效果不好做.那么在离线渲染中要怎么对不规则光源进行渲染呢?首先很容参考的是之前我用path tracing模拟环境光照的例子(http://www.cnblogs.com/starfallen/p/3520021.html),即给光源所包含的所有三角面加上一个发光属性,然后直接使用path tracing渲染场景,当从视

  虽然是概述,但内容并还是有些多,写上一篇PBR概念概述后,也在考虑怎么继续下去,最后还是觉得先多写一些东西再慢慢总结,所以还是尽量把这些年PBR相关的Paper精粹沉淀下来吧.     因为UE4开源的缘故,所以一开始还从它入手.相关的ppt和notebook可以从下面的链接下载,同期的黑色行动2(black op2)的PBR使用也是很有参考价值的,加上本文里也有OP2的IBL近似方法的介绍,如果没看过那也很值得下载的. http://blog.selfshadow.com/publicat

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的

PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY ICLR 2016 经验回放使得 online reinforcement learning agent 能够记住并且回放过去的经验.在先前的工作中,从回放记忆中随机的采样 experience transitions.但是,这种方法简单的在同一频率 回放 transitions,而不管其意义.本文提出了一种方法能够实现优先回放,能够更加高频的回放重要的 transitions,从而实现更加高校的学习.我们在 DQN 上使用优先经验回放

http://zone.ni.com/reference/zhs-XX/help/371361L-0118/lvconcepts/types_of_graphs_and_charts/ LabVIEW包含以下类型的图形和图表: 波形图和图表-显示采样率恒定的数据. XY图-显示采样率非均匀的数据及多值函数的数据. 强度图和图表-在二维图上以颜色显示第三个维度的值,从而在二维图上显示三维数据. 数字波形图-以脉冲或成组的数字线的形式显示数据. 混合信号图-显示波形图.XY图和数字波形图所接受的数据