http://blog.csdn.net/i_dovelemon/article/details/38342739 引言 在上一节中,我讲述了如何实现射线与三角形的交叉检测算法. 但是,我们应该知道,在游戏开发中,一个模型有很多的三角形构成,如果要对所有的物体,所有的三角形进行这种检测,就算现在的计算机运算能力,也是无法高 效的完成.所以,我们需要通过其他的手段来提早剔除一些不可能发生交叉的物体,这种早退的思想,大量的运用在3D游戏技术中.在本篇文章中,我将像大家讲 述如何实现射线与轴向包围盒A

习题8.6 生成一条比观察窗口对角线还长的线段动画,线段重点位于观察窗口中心,每一帧的线段在上一帧基础上顺时针旋转一点,旋转后用Cohen-Sutherland线段裁剪算法进行裁剪. 步骤: 1 视口范围:(-100, -100)到(100, 100): 2 裁剪窗口区域:winMin(-50, -50) 到 winMax(50, 50),原始端点:p0(-100, 0)到 p1(100, 0) 3 使用Bresenham算法画原始线段,使用Cohen-Sutherland算法画裁剪线段: 4

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=9 题意: Morlery定理是这样的:作三角形ABC每个内角的三等分线.相交成三角形DEF.则DEF为等边三角形,你的任务是给你A,B,C点坐标求D,E,F的坐标 思路: 根据对称性,我们只要求出一个点其他点一样:我们知道三点的左边即可求出每个夹角,假设求D,我们只要将向量BC 旋转rad/3的到直线BD,然后旋转向量CB然后得到CD,然后就是求两直线的交点了.

石子合并-直线版 (点击此处查看题目) 朴素写法 最简单常见的写法就是通过枚举分割点,求出每个区间合并的最小花费,从而得到整个区间的最小花费,时间复杂度为O(n^3),核心代码如下: ; i < n; i++) { ; j + i <= n; j++) { int e = j + i; dp[j][e] = inf; <= e; k++) { dp[j][e] = min(dp[j][e], dp[j][k] + dp[k + ][e] + sum[e] - sum[j - ]); }

,); ,); ,); ,); var p:Point = new Point(); trace(checkPoint()) function checkPoint() { if (p1Start.x == p1End.x) { if (p2Start.x == p2End.x) { trace("平行线"); p = null; } else { p.x = p1Start.x; p.y = p2Start.y+(p1Start.x-p2Start.x)/(p2End.x-p2Sta

package practice; import java.util.Scanner; public class TreasureHunt { public static void main(String[] args) { Scanner cin = new Scanner(System.in); int[][] walls; float x, y; int doors = Integer.MAX_VALUE, temp1, temp2; int n = cin.nextInt(); wall

转载自Jiaxing / 2014年2月22日 基本原理 Trilateration(三边测量)是一种常用的定位算法: 已知三点位置 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) 已知未知点 (x0, y0) 到三点距离 d1, d2, d3 以 d1, d2, d3 为半径作三个圆,根据毕达哥拉斯定理,得出交点即未知点的位置计算公式: ( x1 - x0 )2 + ( y1 - y0 )2 = d12 ( x2 - x0 )2 + ( y2 - y0 )2 = d22 ( x3 -

http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da

 备注:源代码还未理解,所以未附上——下周任务 一.SIFT算法 1.算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法.它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结.局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关.对于光线.噪声.些

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许OpenSSE更适合你,欢迎使用. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种

转自:http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/23302075 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围

原文地址 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/23302075 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表

算法 - 第二章 数据结构 题目一 用数组实现大小固定的队列和栈(一面题) 数组实现大小固定栈 /*** * size是对头索引(initSize是固定大小) 也是当前栈大小 * size=下个进队index * size-1=下个出队index * size==initSize时队满 判满 * size==0时队空 判空 ***/ public static class ArrayStack { private Integer[] arr; private Integer size; / pu

在上一文中介绍了碰撞查询的配置方法: Jerry:UE4物理模块(三)---碰撞查询(上)​zhuanlan.zhihu.com 本篇介绍下UE4的各种零大小的射线检测,以及非零大小(带体积)的射线检测(如球,胶囊体,盒子),对应于PhysX的Raycast和Sweep. 先看下演示实例: UE4总共支持四种类型的Trace,从外到里依次是LineTrace,SphereTrace,CapsuleTrace和BoxTrace,性能代价也是依次增加的.除了SingleLineTrace的版本,还有

​蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊 导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的

什么是AABB? AABB,指轴对齐包围盒(Axis-aligned bounding boxes).在3D空间中,AABB是一个长方体,在2D空间中是一个长方形.特征是面法线皆平行于坐标轴,即当物体旋转时,AABB不会随物体旋转,也因此特性,AABB可以最快判断两物体是否重叠. AABB表达 <实时碰撞检测算法技术>一书中提到3种AABB的表达方式,这里仅举其中最高效,要求存储空间最少的一种--即存储包围盒的中心位置和包围盒的半径(即包围盒边缘到包围盒中心距离的长度): struct AAB

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第四课:旋转 旋转: 在这一课里,我将教会你如何旋转三角形和四边形.左图中的三角形沿Y轴旋转,四边形沿着X轴旋转. 上一课中我教给您三角形和四边形的着色.这一课我将教您如何将这些彩色对象绕着坐标轴旋转. 其实只需在上节课的代码上增加

至于什么是AVL树和AVL树的一些概念问题在这里就不多说了,下面是我写的代码,里面的注释非常详细地说明了实现的思想和方法. 因为在操作时真正需要的是子树高度的差,所以这里采用-1,0,1来表示左子树和右子树的高度差,而没有使用记录树的高度的方法. 代码如下: typedef struct AVLNode {     DataType cData;     int nBf;        //结点的平衡因子,-1表示右子树的深度比左子树高1                     //0表示左子树

树.二叉树.三叉树.平衡排序二叉树AVL 一.树的定义 树是计算机算法最重要的非线性结构.树中每个数据元素至多有一个直接前驱,但可以有多个直接后继.树是一种以分支关系定义的层次结构.    a.树是n(≥0)结点组成的有限集合.{N.沃恩}     (树是n(n≥1)个结点组成的有限集合.{D.E.Knuth})      在任意一棵非空树中:        ⑴有且仅有一个没有前驱的结点----根(root).        ⑵当n>1时,其余结点有且仅有一个直接前驱.         ⑶所有结

上两篇博文Cordic算法--圆周系统之旋转模式.Cordic算法--圆周系统之向量模式做了理论分析和实现,但是所用到的变量依然是浮点型,而cordic真正的用处是基于FPGA等只能处理定点的平台.只需将满足精度的浮点数,放大2^n倍,取整,再进行处理. 1. 旋转模式 假设要通过FPGA计算极坐标(55.6767°,1)的直角坐标.首先,角度值为浮点数,需要进行放大处理,放大10000倍.则预设的旋转角度同样要放大10000倍. 实现伪旋转(忽略模长补偿因子)的代码如下所示,注意,因为是整型运