1 画好草图,点击曲线-分割线   2 选择要投影的草图和被投影的面(那个球面),最后效果如下图所示   3 为了获取连续的轨迹,我们可以再次选择这个草图,然后在投影面中选择平面,最后得到的图形如下图所示.                

OpenCASCADE点向直线投影 eryar@163.com 在GeomLib_Tool类中提供了计算指定点在曲线.曲面上的参数,这个算法具有通用性,即对任意曲线.曲面来反求点的参数. 本文主要结合源码分析点向直线投影的算法.在类Extrema_ExtPElC中提供了点向基本的曲线距离极值计算的功能,基本曲线就是常见的直线.圆.椭圆.抛物线.双曲线等.其中点到直线的距离源码如下: 根据源码的意思画出一个图来说明会更直观,其中向量V1是直线的方向向量,V是直线的起点到点P的向量. 算法主要使用向

画好草图之后(草图是在上视基准面上画的)然后点击曲线,投影曲线   面选择要投影的曲面,然后就得到了平面曲线在曲面上的投影得到的空间曲线   注意这种方法对于开环轮廓也是可以用的,比如下面,我定义一个开环的样条曲线,结果还是可以投影成功.   但是一个草图必须最多只有一个开环轮廓,比如如果把样条曲线做成下面这样就是不可以的.   所以说,像下面这样,想要把一个近似的字母h投影到曲面上,也是不可以的,因为他有不止一个开环轮廓      

[题目链接]:https://acm.zzuli.edu.cn/zzuliacm/problem.php?id=2127 [题意] [题解] 把气球和飞艇所代表的直线投影到xoy面上 设气球所在位置为A(x3,y3) 飞艇所在的直线段的两个端点B(x2,y2),C(x1,y1); 设经过B且垂直BC的直线为l1,经过C且垂直BC的直线为l2; 则如果A在l1和l2所围的范围内; 则最短距离为点到直线的距离(只不过变成3维的了); 如果不在 则最短距离为 A到B和A到C之间的距离的较小者. 点到直

地图投影(Map Projection) http://baike.baidu.com/view/94066.htm 概念: 地图投影是把地球表面的任意点,利用一定数学法则,转换到地图平面上的理论和方法. 由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体,故其表面是一个不可展平的曲面,所以运用任何数学方法进行这种转换都会产生误差和变形,为按照不同的需求缩小误差,就产生了各种投影方法. 方法: 1.几何透视法:几何透视法是利用透视的关系,将地球体面上的点投影到投影面上的一种投影方法.如假设地球按比

一.地球模型 地球是一个近似椭球体,测绘时用椭球模型逼近,这个模型叫做参考椭球,如下图: 赤道是一个半径为a的近似圆,任一圈经线是一个半径为b的近似圆.a称为椭球的长轴半径,b称为椭球的短轴半径. a≍6378.137千米,b≍6356.752千米.(实际上,a也不是恒定的,最长处和最短处相差72米,b的最长处和最短处相差42米,算很小了) 地球参考椭球基本参数: 长轴:a 短轴:b 扁率:α=(a-b) / a 第一偏心率:e=√(a2-b2) / a 第二偏心率:e'=√(a2-b2) /

PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的

如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

========================我是分割线========================== 在做全景拼接的时候,为了保持图片中的空间约束与视觉的一致性,需要做一定的预处理,可以是球面投影,柱面投影等. 如果仅仅是做水平方向的拼接,则做柱状投影就好了 一. 原理 把平面图像投影到圆柱的曲面上. 如下图,四边形GHEF表示待处理原图,投影之后,变成曲面JDILCK(黄色点标注) 俯视图如下,DCE为待处理图像平面,FCG为投影所得曲面.    设,原图像宽W,高H,角度FOG为相

原文:ArcGIS中利用ArcMap将地理坐标系转换成投影坐标系(从WKID=4326到WKID=102100) 对于非地理专业的开发人员,对与这些生涩的概念,我们不一定都要了解,但是我们要理解,凡是以经纬度为单位的都是地理坐标系,因为它归根结底是一个椭球体,只不过各个国家为了反映该国家所在区域地球的真实形状,而采用不同的数学模型对本不是椭球体的地球进行椭球体化.而投影坐标系,是对地理坐标系按照某种方式投影到平面上的,所以可以认为它是一个平面坐标系,单位自然是米或千米. 我们在做开发的时候,尤其

摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人”  投影纹理映射( Projective Texture Mapping )最初由 Segal 在文章 “Fast shadows and lighting effects using texture maaping” 中提出,用于映射一个纹理到物体上,就像将幻灯片投影到墙上一样.该方法不需要在应用程序中指定顶点纹理坐标,实际上,投影纹理映

对于非地理专业的开发人员,对与这些生涩的概念,我们不一定都要了解,但是我们要理解,凡是以经纬度为单位的都是地理坐标系,因为它归根结底是一个椭球体,只不过各个国家为了反映该国家所在区域地球的真实形状,而采用不同的数学模型对本不是椭球体的地球进行椭球体化.而投影坐标系,是对地理坐标系按照某种方式投影到平面上的,所以可以认为它是一个平面坐标系,单位自然是米或千米. 我们在做开发的时候,尤其是web地图开发,两种坐标系至关重要4326 GCS_WGS_1984 和 102100 WGS_1984_web

摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人”  投影纹理映射( Projective Texture Mapping )最初由 Segal 在文章 “Fast shadows and lighting effects using texture maaping” 中提出,用于映射一个纹理到物体上,就像将幻灯片投影到墙上一样.该方法不需要在应用程序中指定顶点纹理坐标,实际上,投影纹理映

1 画一个半圆,然后旋转360°得到一个正圆   2 在视图中任意绘制一条平面曲线(用样条曲线绘制)   3 退出草图,在特征选项卡中点击"投影曲线"   4 将草图2(一条平面曲线)投影到圆面上即可.    

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在

一.代数是什么 代数->数的抽象表示->向量空间(线性空间) 线代->线性代数 关系: 向量空间之间和内部转换是通过线性变换. 实数——一维空间的点 复数——二维空间的点 如果两个向量的组合可以生成平面,则要求两个向量要线性无关. 推广一下,N维空间里点可以用N个线性无关的向量来表示.这N个向量就是这个平面的基. 向量的封闭——对加法和数乘封闭. 向量V中任意两个向量a,b加法a+b,仍然在V中,实数乘法x*b,仍然也在V中. 线性相关——其中的一个向量可以用其他的向量表示出来. 矩阵操

在对数据进行预处理时,我们经常会遇到数据的维数非常之大,如果不进行相应的特征处理,那么算法的资源开销会很大,这在很多场景下是我们不能接受的.而对于数据的若干维度之间往往会存在较大的相关性,如果能将数据的维度之间进行相应的处理,使它们在保留最大数据信息的同时降低维度之间的相关性,就可以达到降维的效果.PCA(主成分分析)便是利用这样的概念将数据映射到新的维度空间中,选择最重要的几个成分作为新空间向量的基,这样在新的坐标空间中,数据既可以保留大部分的数据信息又可以达到降维的效果.在机器学习实战中对于

坐标系统与投影变换及在ArcGIS桌面产品中的应用 1.地球椭球体(Ellipsoid) 2.大地基准面(Geodetic datum) 3.投影坐标系统(Projected Coordinate Systems ) 4.坐标系统和投影变换在桌面产品中的应用 5.World files文件 GIS处理的是空间信息,而所有对空间信息的量算都是基于某个坐标系统的,因此GIS中坐标系统的定义是GIS系统的基础,正确理解GIS中的坐标系统就变得尤为重要.坐标系统又可分为两大类:地理坐标系统.投影坐标系统

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维 数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助 读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读

主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点: 1)归一化均值与方差,均值归一化后便于计算,方差归一化后便于对各个维度进行比较 2)新基为正交基,即各个坐标轴是相互独立的(可理解为垂直),只需要取新基上取方差最大的前几个维度即可 3)PCA的前提是只对服从高斯分布的数据特征提取效果较好,这就大大限制了它的应用范围.如