three.js卷积法

2024-10-22

three.js使用卷积法实现物体描边效果

法线延展法网上使用法线延展法实现物体描边效果的文章比较多,这里不再描述. 但是这种方法有个缺点:当两个面的法线夹角差别较大时,两个面的描边无法完美连接.如下图所示: 卷积法这里使用另一种方法卷积法实现物体描边效果,一般机器学习使用该方法比较多.先看效果图: 使用three.js具体的实现方法如下: 创建着色器材质,隐藏不需要描边的物体进行渲染,将需要描边的位置渲染成白色,其他位置渲染成黑色. 利用片源着色器计算卷积,白色是物体内部,黑色是物体外部,灰色是边框. 设置材质透明.不融合

在 React Native 中使用 moment.js 無法載入語系檔案

moment.js 是很常見的日期時間 library,友善的 API 與極佳的執行效率是它的兩大賣點.例如 (new Date()).getFullYear(),如果使用 moment.js 我可以只寫 moment().get('year'),可讀性增強許多. 問題 React Native 0.29.x 預設使用 ES6,並支援 import 語法.問題出在如果遵照官方網站的說明去載入語系檔,會發生找不到模組 (cannot find module) 的錯誤.推測可能是 moment.js

js 乘除法小数问题

因为经常需要js来处理显示,就做下笔记除法: function accDiv(arg1, arg2) { var t1 = 0, t2 = 0, r1, r2; try { t1 = arg1.toString().split(".")[1].length } catch (e) {} try { t2 = arg2.toString().split(".")[1].length } catch (e) {} with(Math) { r1 = Number(ar

js归并排序法

function mergeSort(arr) { var len = arr.length; if(len > 1) { var index = Math.floor(len / 2); left = arr.slice(0,index); //得到下标从0~index-1的数组 right = arr.slice(index); //得到下标从index开始到末尾的数组 return merge(mergeSort(left) , mergeSort(right)); 里面采用递归 }els

js快速排序法

var quickSort = function(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; } var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2); var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0]; var left = []; var right = []; for (var i = 0; i < arr.length; i++){ if (arr[i] < pivot) {

js回溯法计算最佳旅行线路

假如有 A,B,C,D四个城市,他们之间的距离用 G[V][E] 表示,为无穷大,则表示两座城市不相通现在从计算从某一个城市出发,把所有的城市不重复旅行一次,最短路径其中G为: (Infinity表示城市不相通) var g = [ [Infinity,3 ,Infinity,8 ,9], [ 3 ,Infinity,3 ,10 ,5], [Infinity, 3 ,Infinity,4 ,3], [8 ,10 ,4 ,Infinity,20], [9 ,5 ,3 ,20 ,Infinit

JS 冒泡排序法输出最大值

<html lang="en-US"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <script type="text/javascript"> //对任意数组进行排序 function bubbleSort(arr){ for(var n=1; n<=arr.len

JS数组处理

一.定义数组: 方法1 var myCars=new Array(); myCars[0]="Saab"; myCars[1]="Volvo"; myCars[2]="BMW"; 方法2: var myCars=new Array("Saab","Volvo","BMW"); 方法3. var myCars=["Saab","Volvo",&quo

js冒泡法和数组转换成字符串示例代码

将数组转换成字符串的方法有很多,讲解下js冒泡法的使用.js代码: //js冒泡法与数据转换为字符串的例子 //整理:www.jbxue.com window.onload = function(){ var mian = document.getElementById( "mian" ); var mian1 = document.getElementById( "mian1" ); var str = mian.innerHTML; var arry = [];

多个html怎么导入相同的头部导航

1. iframe 包含法.页头和页尾分别做成一个页面,然后通过iframe嵌入到调用的页面.这种方法在页头页尾高度固定的时候比较适用,因为当页头页尾高度不固定时,需要iframe根据页面内容自适应高度,比较麻烦.简单代码结构示例:<html> <head> <title>页面</title> <style type="text/css"> .page{width:950px;margin:0 auto;} </styl

geotrellis使用（十六）使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录前言问题探索采样说明实现方案总结一.前言上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

atitit.插件体系设计总结o73.doc

1. 两大类型:微内核(级联树形结构)与巨内核(管理容器,并联结构). 1 2. 通用插件接口 1 3. 插件的绑定and 初始化 2 4. 微内核插件平台设计 2 5. 参考 2 1. 两大类型:微内核(级联树形结构)与巨内核(管理容器,并联结构). 插件系统主要有两大类型:微内核(级联树形结构)与巨内核(管理容器,并联结构). 其中,微内核的主要特点是拥有父插件.子插件,而界面呈现是由扩展点的父插件来决定,插件交互也是通过国展店实现的.此外,插件之间的赖关系由配置文件制定,其延迟加载也是由

学习opencv中文版教程——第二章

学习opencv中文版教程——第二章所有案例,跑起来~~~然而并没有都跑起来...我只把我能跑的都尽量跑了,毕竟看书还是很生硬,能运行能出结果,才比较好. 越着急,心越慌,越是着急,越要慢,越是陌生,越不能盲进.否则更容易走错路. 看了一些东西发现都挺坑的,然后看了看书,发现书上写的也...所以就把看书笔记,和跑动例程都来做一个整理. 关于如何配置,是重中之重所以配置写在了这里:http://www.cnblogs.com/letben/p/5278595.html 然后是看书又看回到了这本

目标检测（一）RCNN--Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(v5)

作者:Ross Girshick,Jeff Donahue,Trevor Darrell,Jitendra Malik 该论文提出了一种简单且可扩展的检测算法,在VOC2012数据集上取得的mAP比当时性能最好的算法高30%.算法主要结合了两个key insights: (1)可以将高容量的卷积神经网络应用到自底向上的Region proposals(候选区域)上,以定位和分割目标 (2)当带标签的训练数据稀少时,可以先使用辅助数据集进行有监督的预训练,然后再使用训练集对网络的特定范围进行微调,

MODIS 数据产品预处理

MODIS 数据产品预处理 1 MCTK重投影第一步:安装ENVI的MCTK扩展工具解压压缩包,将其中的mctk.sav与modis_products.scsv文件复制到如图所示,相应的ENVI安装路径中去. 第二步:打开ENVI5.3标准版如图所示在右边的工具栏处打开最下方的Extensions工具扩展包.可以看到安装的处理工具如图所示.鼠标左键双击打开其中的mctk工具. 在MODIS Conversion Toolkit(MCTK)工具栏中,点击Input HDF按钮加载将要进行处

JSON在各种语言中的运用

1. JSON数据格式 JSON(JavaScript Object Notation) 从结构上看,所有的数据最终都可以分成三种类型: 第一种类型是scalar(标量),也就是一个单独的string(字符串)或数字(numbers),比如“北京”这个单独的词. 第二种类型是sequence(序列)/array(数组)/List(列表),称作JSON数组,也就是若干个相关的数据按照一定顺序并列在一起,比如“北京,东京”. 第三种类型是mapping(映射)/hash(散列)/dictiona

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PIE SDK Pansharp融合

1.算法功能简介 Pansharp 融合是基于最小二乘逼近法来计算多光谱影像和全色影像之间灰度值关系,具体过程是利用最小方差技术对参与融合的波段灰度值进行最佳匹配,以减少融合后的颜色偏差.该融合方法不受波段限制,可以实现多个波段的同时融合,能最大限度地保留多光谱影像的颜色信息(高保真)和全色影像的空间纹理信息. PIE支持算法功能的执行,下面对Pansharp融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤第一步算法参数设置第二步算法执行第三步结果显示 2.2. 算法

PIE SDK PCA融合

1.算法功能简介 PCA 融合分三步实现,首先将多光谱数据进行主成分变换,然后用高分辨单波段替换第一主成分波段,最后进行主成份逆变换得到融合图像. PIE支持算法功能的执行,下面对PCA融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤第一步算法参数设置第二步算法执行第三步结果显示 2.2. 算法参数算法名称 PCA融合 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.PansharpFuseAlgo 参数结构体 Pa

PIE SDK SFIM融合

1.算法功能简介 SFIM 融合方法全称为基于平滑滤波的亮度变换.基本原理是将高分辨率影像通过低通滤波抑制其高频空间信息保留低频信息,再将原高分辨率影像与通过低通滤波的高分辨率影像进行比值运算,以抵消光谱及地形反差,增强纹理结构信息,最后将比值运算结果融入低分辨率影像中. PIE支持算法功能的执行,下面对SFIM融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1．实现步骤第一步算法参数设置第二步算法执行第三步结果显示 2.2．算法参数算法名称 SFIM融合 C#算法DLL PIE

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