CGFloat const gestureMinimumTranslation = 20.0; typedef enum :NSInteger { kCameraMoveDirectionNone, kCameraMoveDirectionUp, kCameraMoveDirectionDown, kCameraMoveDirectionRight, kCameraMoveDirectionLeft } CameraMoveDirection; @interfaceViewController

在cocos2dx中进行矩形的碰撞检测时需要对旋转过的矩形做碰撞检查,由于游戏没有使用Box2D等物理引擎,所以采用了OBB(Oriented bounding box)方向包围盒算法,这个算法是基于SAT(Separating Axis Theorem)分离轴定律的. 分离轴定律:两个凸多边形物体,如果我们能找到一个轴,使得两个在物体在该轴上的投影互不重叠,则这两个物体之间没有碰撞发生,该轴为Separating Axis.也就是说两个多边形在所有轴上的投影都发生重叠,则判定为碰撞:否则,没有

怎样进行2D旋转矩形的碰撞检測.能够使用一种叫OBB的检測算法(Oriented bounding box)方向包围盒.这个算法是基于SAT(Separating Axis Theorem)分离轴定律的.而OBB不不过计算矩形的碰撞检測.而是一种算法模型. 简单解释一下概念,包围盒和分离轴定律. 包围盒:是依据物体的集合形状.来决定盒子的大小和方向,这样能够选择最紧凑的盒子来代表物体.见下图 黑色的就是包围盒,能够是凸多边形,最贴近检測物体就可以. 分离轴定律:两个凸多边形物体,假设我们能找到一

引言 在开发公司的minigui产品时,需要用遥控器来切换显示屏上的图标和控件,这就涉及到一个问题,如何获得下一个选中的图标或控件呢? 解决思路 利用每个控件自身的ID号,建立一张类似矩阵的表,用坐标来定位每个控件,通过编写的查找算法,输入当前选择的控件ID号和遥控动作(上下左右),输出下一个选中的控件ID号. 数据结构 typedef struct{ int id; int row; int col; }NODE_T; typedef struct{ int nRow; int nCol; N

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.计算邻域梯度方向和幅值 2.计算梯度方向直方图 3.确定特征点方向 1 计算邻域梯度方向和幅值 为了实现图像旋转的不变性,需要根据检测到的特征点的局部图像结构求得一个方向基准.我们使用图像梯度的方法求取该局部结构的稳定方向.对于己经检测到特征点,我们知道该特征点的尺度值σ,因此根据这一尺度值,在GSS中得到最接近这一尺度值的高斯图像.然后使用有

这种写法比较垃圾,表现在每次搜索一个点要遍历整个地图那么大的数组,如果地图为256*256,每次搜索都要执行65535次,如果遍历多个点就是n*65535,速度上实在是太垃圾了 简单说下思路,以后补充算法 优化重点在在open表和close表的遍历上,这两个地方优化后,astar会大量提速 close只用来查询所以可以用hash这样就避免了遍历 open首先用来查询是否有相同的点如果有会比较替换F值,其次用来遍历查询最小点,如果用优先级队列加hash可以减少2次遍历,但是相同点替换F值和父节点就

FPS中受伤UI在VR游戏中的实现思路 希望实现的效果 这几天一直在尝试各种解决方案,现在算是不完美的解决啦,记录一下心路历程,思路有了算法都比较简单. V_1 玩家胶囊体指向的方向作为正方向,计算出受击点位置在玩家胶囊体指向的方向的相对坐标系下的位置,把位置点做XY平面的投影,得直线ShadowXY,求ShadowXY,与指向方向在XY平面投影直线的夹角A,最后把A作为旋转UI的角度. 但是!玩家的位置事实上是玩家的HMD,那么就不能使用胶囊体啦,接下来V_2. V_2 获取玩家摄像机Tran

转自:http://blog.csdn.net/zhangxiao13627093203/article/details/47658673 上一篇讲到了追踪算法的比较简单的形式,看上去比较假,因为AI控制的对象过于精确地跟踪目标.一种更自然的追踪方式可以这样做,使得跟踪者的方向矢量与从跟踪目标的中心到跟踪者的中心所定义的方向矢量靠拢.如图所示: 这个算法的基本思路是这样的:假设AI控制的对象即追踪者有如下属性 1.Position:(tracker.x,tracker.y) 2.Velocity

本文结构 为了看懂ORB特征提取算法,来看了BRIEF算法的原文,并查看了OpenCV中BRIEF的相关实现,来验证论文的解读正确与否. BRIEF论文解读 摘要 用二进制串描述局部特征,好处有二:一是很少的bit就能描述独特的性质:二是可以用汉明距离计算两个二进制串之间的特征,计算速度快.在实际应用中的好处是:算的准:算的快:省内存. BRIEF特征的建立和用于匹配,都很快.性能测试表明,BRIEF比SURF和U-SURF快,准确度差不多. Introduction 经验表明,用256甚至12

假设给定m个训练样本的训练集,用梯度下降法训练一个神经网络,对于单个训练样本(x,y),定义该样本的损失函数: 那么整个训练集的损失函数定义如下: 第一项是所有样本的方差的均值.第二项是一个归一化项(也叫权重衰减项),该项是为了减少权连接权重的更新速度,防止过拟合. 我们的目标是最小化关于 W 和 b 的函数J(W,b). 为了训练神经网络,把每个参数 和初始化为很小的接近于0的随机值(例如随机值由正态分布Normal(0,ε2)采样得到,把 ε 设为0.01), 然后运用批量梯度下降算法进行优

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.找寻 2.定位 3.优化 1 KeyPoint找寻 极值的检测是在DoG空间进行的,检测是以前点为中心,3pixel*3pixel*3pixel的立方体为邻域,判断当前点是否为局部最大或最小.如下图所示,橘黄色为当前检测点,绿色点为其邻域.因为要比较当前点的上下层图像,所以极值检测从DoG每层的第2幅图像开始,终止于每层的倒数第2幅图像(第1幅

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.高斯尺度空间(GSS - Gauss Scale Space) 2.高斯差分(DOG - Difference of Gauss) 2.1 生产DoG 2.2 为什么用DoG来检测特征点 3.GSS尺度选择 3.1 GSS中尺度值的产生 3.2 高斯核性质及其在SIFT中的应用 1 GSS(Gauss Scale-space) It has b

1. 什么是UIView?     UIView :代表屏幕上的一个矩形区域,管理界面上的内容; 2. 创建UIview a.开辟空间并初始化视图(初始化时,给出视图位置和大小) b.对视图做一些设置(背景颜色) c.将视图添加到window上进行显示 d.释放视图对象3. APP 构成: 各种各样的UI控件 + 逻辑 + 算法 运行结果:    

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将

jQuery Mobile 和 Kendo UI 的比较 转自 https://www.oschina.net/translate/jquery-mobile-versus-kendo-ui?cmp 英文原文:jQuery Mobile versus Kendo UI –Brotherhood Differentiated 返回原文 Query Mobile and Kendo UI are the popular JavaScript frameworks that   form the ba

初次接触DiskGenius已经成为遥远的记忆,那个时候还只有DOS版本.后来到Windows版,用它来处理过几个找回丢失分区的案例,方便实用.到现在它的功能越来越强大,成为喜好启动技术和桌面支持人员的必备工具之一. 回想起好几年前的一个案例,一个用了很久的老机器突然崩盘,磁盘引导部分物理损坏,无法启动系统.一般的数据当然可以用DiskGenius等工具来恢复,但重点已经不在这里了,因为大部分数据我有备份.让人焦虑的是我有一个EFS加密的文件和Outlook邮件偏偏就没有备份.里面含有个人和公司

学习内容: CART树 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58221959 CART树 算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART.CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支.非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为

准备做UI设计的或是已经在做UI设计的童鞋,哪些软件是我们要学习的重点,作者把UI设计分成了好几个不同的职业方向,从事什么UI设计方向,就学什么软件,这样针对性就很强了,无论怎么说,Photoshop绝对是放在第一位的. 文章来源:http://www.xueui.cn/experience/discussion/to-learn-what-software-ui-design.html

前面提及过,音频指纹算法的思路. 也梳理开源了两个比较经典的算法. https://github.com/cpuimage/shazam https://github.com/cpuimage/AudioFingerprinter 后来一段时间,稍微看了下这两个算法,还有不少可以精简优化的空间. 例如抗噪,特征有效性等优化思路. 音频指纹切片后的hash特征信息还是太多了, 不过作为哼唱搜歌的基本应用,是足够的了. 不过我觉得还是可以再进一步提取歌曲的旋律特征的,在音频指纹的基础上更进一步. 旋