1.已知两个向量dirA,dirB.Vector3 dirA = new Vector3(-1,1,0); Vector3 dirB = new Vector3(-1,1,1);2.使向量处于同一个平面,这里平面为XZ dirA = dirA - Vector3.Project(dirA,Vecotr3.up);dirB = dirB - Vector3.Project(dirB,Vecotr3.up);注:Vector3.Project计算向量在指定轴上的投影,向量本身减去此投影向量就为在平面

function cc.exports.VectorRotateByAngle(vector,angle)--计算向量旋转后的向量,angle:正数逆时针,负输顺时针 angle = angle*math.pi/180 local sinAngle = math.sin(angle) local cosAngle = math.cos(angle) return cc.p(vector.x * cosAngle - vector.y * sinAngle,vector.x * sinAngle

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

所谓的摄像机漫游,就是可以在场景中来回走动. 现实中,我们通过眼睛观察东西,身体移动带动眼睛移动观察身边的事物,这也是在漫游. 在OpenGL中我们使用函数LookAt()来操作摄像机在三维场景中进行漫游. LookAt(double eyex, double eyey, double eyez, double centerx, double centery, double centerz, double upx, double upy, double upz); 我们通过改变LookAt的参数

点击打开链接 题意: 按顺序给出一小岛(多边形)的点 求岛上某点离海最远的距离 解法: 不断的收缩多边形(求半平面交) 直到无限小 二分收缩的距离即可 如图 //大白p263 #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <queue> #include <functional> #include <set>

点击打开链接 我就不说官方题解有多坑了 V图那么高端的玩意儿 被精度坑粗翔了 AC前 AC后 简直不敢相信 只能怪自己没注意题目For the distance d1 and d2, if fabs(d1-d2)<1e-7, we think d1 == d2 有空再补充V图的做法吧..本人也是第一次接触V图 //大白p263 #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstring> #include <se

一 前言 1.概述 主要概述了点乘,叉乘的实用例子,没有讲述什么原理性的,偏向应用层.点乘叉乘数学原理性的东西比较“难记”,网上很多.实用举例,网上算是比较少吧.故,来总结一番. 2.可以解决的问题 I.如何计算角度 II.如何判断前后 III.如何判断逆时针还是顺时针. IV.如何判断其他物体在目标物体左右. V.如何计算平行四边形面积 二 理论知识 1.点乘性质  a · b = |a|*|b| cosθ  a ·b = b·a  结果是float类型 2.叉乘性质   aXb = c,c⊥

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

点击打开链接 题意: 求光线能达到的最大横坐标 注意光线可以和管道重合 也可以经过转折点 解法: 枚举每种光线是否能通过每个转折点的截面(线段)即可 //大白p263 #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <queue> #include <functional> #include <set> #in

不管是在识别,配准等应用中,提取图像的特征都是很关键的一环,提取特征是先找出图像的关键点(如角点,边缘点等),然后用描述子来描述这些点,最后整幅图像就可以表示成一个特征向量,特征向量就可以利用在后续识别中. 这个流程在matlab,opencv中都有相应的函数来实现,matlab封装性好,比较简单,只要输入图像和参数,调用函数就能够得到特征,而opencv就稍微复杂点,我们先通过opencv的c++程序来了解这个过程(资料比较好找点),接着通过阅读opencv4android文档来了解提供的AP

//大白p263 #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <queue> #include <functional> #include <set> #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> u

版权声明: 本文原创发布于博客园"优梦创客"的博客空间(网址:http://www.cnblogs.com/raymondking123/)以及微信公众号"优梦创客" 您可以自由转载,但必须加入完整的版权声明! Quaternion 表示旋转 矩阵 //9个浮点数,数据占用量大,且除了表示旋转外,还表示缩放((0,0),(1,1),(2,2)点表示x,y,z的三个缩放) //显卡使用 欧拉角 rotation,绕x,y,z轴的旋转量 //给定朝向的表示不惟一,通过限

cartographer 3D scan matching没有论文和其它资料,因此尝试通过源码理解其处理方法,理解不当之处还请指正. 目录: 0.2D 匹配方法简介 1.real time correlative scan matcher; 2.fast correlative scan matcher; 3.ceres scan matcher; 论文<Real-Time Correlative Scan Matching>介绍了3种基于概率网格的2D scan matching的方法,分别

原文:WPF 获取元素(Visual)相对于屏幕设备的缩放比例,可用于清晰显示图片 我们知道,在 WPF 中的坐标单位不是屏幕像素单位,所以如果需要知道某个控件的像素尺寸,以便做一些与屏幕像素尺寸相关的操作,就需要经过一些计算(例如得到屏幕的 DPI). 更繁琐的是,我们的控件可能外面有一些其他的控件做了 RenderTransform 进行了一些缩放,于是了解到屏幕像素单位就更不容易了. 本文将提供一套计算方法,帮助计算某个 WPF 控件相比于屏幕像素尺寸的缩放比例,用于进行屏幕像素级别的渲染

rm中,装甲板的识别在比赛中可谓是最基础的算法.而在各个开源框架中,该算法也可以说最为成熟.出于学习目的,之后将对比多个高校或网络代码(),尝试学习各个rm装甲板识别算法的优点和流程. 这次先是东南大学(SEU-SuperNova-CVRA)开源的视觉算法: cv::Mat binBrightImg; cvtColor(_roiImg, _grayImg, COLOR_BGR2GRAY, 1); cv::threshold(_grayImg, binBrightImg, _param.brigh

1.任意角度旋转 在XAML设计器中,设置RotateTransform属性 <InkCanvas x:Name="ToolInkCanvas" UseCustomCursor="True" ClipToBounds="False" MinHeight="50" MinWidth="50" EditingMode="None" Background="{x:Null}&q

这是两个月前的学习记录,发出来了下,如果有误欢迎大家指出: 脚本生命周期 //每当脚本被加载时调用一次 // 1.   在Awake中做一些初始化操作 void Awake(){ //初始化public成员 } // 2.   在每次激活脚步时调用 void OnEnable(){} //在第一次调用Update之前调用一次Start,即使取消激活,再激活也不会再执行 // 3.   在Start中做一些初始化操作 void Start(){ //一般做一些私有成员 } // 4.   每帧调用

最近在弄AI,调试程序的时候总是要调整摄像机的视角.灰常不爽然后自己写了个脚本.比较习惯Scene窗口下的摄像机操作所以就仿造了一个一样的操作脚本. 首相我们要知道Scene下的摄像机的操作方式 1.WASD分别控制前后左右的位移,注意:位移是已当前视角为基准的. 2.QE分别控制上下,注意:这个是针对世界坐标的. 3.鼠标右键控制自由视角旋转.(难点) 对于第一条来说,主要的问题就是现在玩家朝向问题.我怎么知道我面向哪里. Vector3 Face = transform.rotation *

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

函数 描述@UserName 返回用户名或服务器名.@Name([key]; name) 更改用户名的格式.关键字包含 [CN] 以从一个专有名字中解析出公共名,[Abbreviate] 缩写规范格式的专有名字,[Canonicalize] 与上述作用相反,[ToKeyword] 将名字各部分按相反顺序排序,用反斜杠分开(用于分类视图).@UserRoles 对于服务器上的数据库,返回当前用户的角色列表.@MailDbName 返回用户邮件数据库的服务器名和路径名.该 @function 计算出

我想实现的一个场景是:一个立方体,相机的坐标在立方体的中心点,相机不变,立方体旋转,可以站在立方体中心点查看立方体内部. 实际上就是立方体图像,这是在全景图片当作比较简单的方式,画面不会变形和扭曲,但是现在拍摄的全景图不会这样拍摄,更多的可点击先搞清楚全景视频是如何实现的查看 其实就是当下炒得火热的VR视频,而现在呢简单一些,查看全景图片,VR和全景是有区别的,可以去了解下一张图看懂360°全景和VR的区别 我们接下来全景图片,关于相机坐标和事物坐标,貌似都指向了下面几个函数: 1.观察变换函数