[意见反馈][官方博客] 如何投影一个纹理 (翻译:心蓝 潘李亮) 收藏 如何投影一个纹理 原文出处:SGI OpenGL 教程翻译:心蓝 潘李亮。这就要用到Project Texture.直接翻译的意思就是投影纹理----把一个纹理像放幻灯片一样投影到场景中去,假想有一个电影机在放电影,沿着镜头方向,电影将被投在墙上,而投影纹理就类似于这种情况,我们想要使用的纹理就是电影机里Film。投影纹理的关键是纹理变换矩阵的内容。
根据gluLookat求解ViewMatrix如何根据OpenGL中的gluLookat函数求解 ViewMatrix矩阵。将得到的三个变量相应的单位化,分别用这三个变量传到下面的矩阵中,就得到了转换需要的朝向矩阵O:而平移矩阵,则是将眼睛移动操作的反操作,如果你有眼睛的位置,直接将眼睛的位置全取原值负值就OK了,但是需要注意的一点是,此时必须先把眼睛在世界坐标系中的位置通过上面刚求出来的矩阵转换为眼睛坐标系中的位置,然后再把眼睛位置取负值。
转置矩阵,逆矩阵和倒转置矩阵。形式上说,m × n矩阵A的转置是n × m矩阵。以此可推出方块矩阵A是可逆矩阵,当且仅当AT是可逆矩阵,在这种情况下有 (A?1)T = (AT)?1。矩阵的转置矩阵的行列式同于这个矩阵的行列式。其转置也是它的逆矩阵的方块矩阵叫做正交矩阵;倒转置矩阵 inverse transpose matrix,对矩阵先计算出逆矩阵,再对逆矩阵做转置矩阵的计算。
R语言笔记4:向量、矩阵的数学运算。R语言基础系列前情提要:例如将两个向量加在一起:另外还可以有其他运算:类似地,对矩阵也可以有相似的操作:注: x*y 和 x/y 是两个矩阵相应元素之间的乘除, x%*%y 是矩阵乘法的符号。> x matrix(1:4, 2, 2)> y matrix(rep(10, 4), 2, 2)> ## true matrix multiplication.《R语言实战》 Robert I. Kabacoff.
void gluLookAt(GLdouble eyeX, GLdouble eyeY, GLdouble eyeZ, GLdouble centerX, GLdouble centerY, GLdouble centerZ, GLdouble upX, GLdouble upY, GLdouble upZ);将世界坐标系变换到与相机坐标系重合,实际上进行了两个步骤: 第一步将世界坐标系旋转一定角度记作变换R,再将世界坐标系平移到视点位置记作T,那么这个变换矩阵记为M=TR。
计算机视觉基础4——对极几何(Epipolar Geometry)要刻画这种情况下的两幅图像之间的对应关系,需要引入两个重要的概念——对极矩阵(Epipolar Matrix)和基本矩阵(Fundamental Matrix)。极平面:由两个相机坐标原点Ol、Or和物点P组成的平面。显然,左像点pl和右像点pr是通过矩阵E=RS来约束的,我们称矩阵E为本质矩阵(Essential Matrix),它的基本性质有:关于本质矩阵的性质,见下一节:立体视觉基础5——本质矩阵与基本矩阵。
矩阵中的元素可以是字符型,数值型或者逻辑型,但是矩阵中的每个元素类型必须一致,这就是矩阵和后面我们要将的数据框的差别。矩阵是很重要的,我们处理的数据库中基因数据,通常最后要整理成矩阵,包括文本挖掘临床随访资料也是要整理成矩阵,我们后期的分析基本上是基于矩阵的分析。矩阵的函数:a.通过rnorm() runif()rep()scale()四种函数建立一个集合a,然后用matrix函数转化为矩阵,那么矩阵建立好,对矩阵进行计算。
矩阵、向量求导法则。复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix。x is a column vector, A is a matrix.d(A?x)/dx=A.d(xT?A)/dxT=Ad(xT?A)/dxT=A.A)/dx=ATd(xT?A)/dx=AT.x)/dx=xT(AT+A)d(xT?x)/dx=xT(AT+A)practice:
矩阵 Matrix_揭秘学习Excel必备的数学原理。线性方程组中未知量的系数可以排成一个矩阵,加上常数项,则称为增广矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要,而矩阵的基本运算包括矩阵的加法,减法,数乘,转置,共轭和共轭转置。今天介绍的不是工程测量中矩阵运算的实际运用(后期介绍),本次重点介绍的是矩阵转置数学原理、以及在Excel中的运用。
矩阵的一些特殊操作1)矩阵的抽取,在矩阵处理中,经常要用到对矩阵部分元素的提取,如对角线,某一列或一行,或者上三角,下三角提取等等.对角元素抽取,即矩阵的对角线,包括主对角线和非主对角线:diag(A),其语法如下. a =diag(A,k) k = 0 主对角线,当k=0时,也不可以不加此参数; k >0 , 上方第k条对角线; k > A=magic(3)
矩阵类模板/***********************************************/矩阵类模板:templatestruct Matrix{Matrix(int row, int col, T const& v = T()) //构造函数;T& at(int i, int j){/*************************************************//*************************************************/对称矩阵类模板:templatestruct Symatrix {typedef T Value_type; //T类型别名;
魅力电眼,越夜越“带感”丨图解别克Matrix矩阵式全LED大灯。Matrix矩阵式全LED大灯拥有更远的照射距离。也许你认为Matrix矩阵式全LED大灯并不算稀奇,这种全新科技近年在很多豪华旗舰车型上已经快成为标配了。以往的车辆,只使用少量LED颗粒组成日间行车灯,但Matrix矩阵式全LED大灯的所有光源都由LED颗粒构成。最后,就让我们欣赏一下其姊妹车型全新欧宝雅特的Matrix矩阵式全LED大灯说明视频吧。
论numpy中matrix 和 array的区别。Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。matrix 和 array 都可以通过objects后面加.T 得到其转置。对我来说,numpy 中的array与numpy中的matrix,matlab中的matrix的最大的不同是,在做归约运算时,array的维数会发生变化,但matrix总是保持为2维。
利用Python进行数据分析 数据规整化:清理、转换、合并、重塑(七)(4)另一种常用于统计建模或机器学习的转换方式是:将分类变量(categorical variable)转换为“哑变量矩阵”(dummy matrix)或“指标矩阵”(indicator matrix)。如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值,则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame(其值全为1和0)。
matlab中的sparse和full以及ground truth matrix.得到的是一个稀疏矩阵M,用r(i)代表r中的第i个元素,c(i)代表c中的第i个元素,v(i)代表v中的第i个元素,r,c,v都是向量,则上面命令得到的结果是:sparse生成的矩阵式稀疏矩阵,也就是在matlab中保存的只是有值的元素。再说下ground truth matrix。对于ground truth matrix M来说:
用R的dgCMatrix包来构建稀疏矩阵 | sparse matrix by dgCMatrix.sparse matrix是用来存储大型稀疏矩阵用得,单细胞表达数据基本都用这个格式来存储,因为单细胞很大部分都是0,用普通文本矩阵存储太占空间。library("Matrix")readsCount <- read.csv("data/count.csv", header = T, row.names = 1)readsCountSM <- as(as.matrix(readsCount), "dgCMatrix")# str(M1)Coercion of matrix to sparse matrix (dgCMatrix) and maintaining dimnames.
public int[][] updateMatrix(int[][] matrix) {if (matrix.length==0||matrix[0].length==0) {return matrix;int[][] ans=new int[matrix.length][matrix[0].length];int range=matrix.length*matrix[0].length;j++) {//0——0的距离最近if (matrix[i][j]==0) {ans[i][j]=0;}else {int upCell=i>0?ans[i-1][j]:range;int leftCell=j>0?ans[i][j-1]:range;ans[i][j]=Math.min(upCell, leftCell)+1;}for (int i = matrix.length-1;
转matlab如何将矩阵数据转换成txt文件保存来源网址:http://blog.csdn.net/lsg32/article/details/8618161具体的命令是:用save *.txt -ascii xx为变量*.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以 打开后,数据有可能是以指数形式保存的.>> fid = fopen(''b.txt'',''w'');fprintf(fid,''%gn'',a);fprintf(fid,''%gt'',a);fid=fopen(''b.txt'',''w'');
矩阵(一)(3) 定义矩阵输出函数,将矩阵格式化输出到cout;(4) 定义矩阵相加的函数,实现两个矩阵相加的功能,结果保存在另一个矩阵中;(5) 定义矩阵相减的函数,实现两个矩阵相减的功能,结果保存在另一个矩阵中;friend Matrix matrixplus(Matrix& a,Matrix& b);friend Matrix matrixsub(Matrix& a,Matrix& b);cout<<"请输入一个4*5矩阵:"<<endl;cout<<endl<<"矩阵A1为:"<<endl;cout<<endl<<"矩阵A2为:"<<endl;
普通的动态内存分配只能分配一维的数组:例如:pa = (unsigned char *)malloc(ARRAY_SIZE) ;但是,很多情况下,我们需要动态的二维数组,乃至多维数组,例如矩阵计算,有限元分析,三维实体建模等等。动态二维数组:#define ARRAY_SIZE 20*20//这里是20x20的矩阵unsigned char (*matrix_1)[20] ;matrix_1 = (unsigned char (*)[20])malloc(ARRAY_SIZE) ;然后就可以matrix_1[0][0], matrix_1[0][1]。。。
最大子矩阵问题最优子矩阵是建立在数列连续最大和的基础上的。所谓最优子矩阵,就是指在一个n*m二维的矩阵中,确定一个小的矩阵,使这个小矩阵中所有元素的和最大。由此,我们可以将二维的矩阵压缩成一维矩阵,转换为线性问题,从而求解。void print_matrix(int A[N][N]){ int i;int max_sub_array(int B[], int n){ int i = 0;int max = 0;int max_sub_matrix(int A[N][N]){ int i;int main(int argc, char *argv[]){ int i;
可追溯性矩阵Traceability Matrix.ISPE GAMP5, 模块M5, Design Review and Traceability, 写了一堆提供可追溯性的好处:ISPE GAMP5模块M5提供了示例.复杂一点儿的呢? ISPE GAMP5模块M5也提供了一个示例.ISPE GAMP5模块M5也提到了需要考虑的问题, 因为做这个矩阵是需要花费时间与精力的, 矩阵的复杂程度与时间与精力的花费程度是成正比的.Maintained Requirements Traceability Matrix (RTM) to track requirements.
[转载]矩阵相关书籍- 科学网[转载]矩阵相关书籍。矩阵论:Meyer C.D的Matrix analysis and applied linear algebra很好懂,可作为线性代数到矩阵论的过渡书籍。矩阵计算:Watkins D. Fundamentals of Matrix Computations最容易最好看的矩阵计算书籍,千万别错过!网上有个东南大学的教学视频-《工程矩阵论》,听听还不错,就是线性空间等一些基本的东西讲的比较多,矩阵论方面的太少了。
C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量。本文主要讲解利用Eigen库计算矩阵的特征值及特征向量并与Matlab计算结果进行比较。#include <iostream>#include <Eigen/Dense>#include <Eigen/Eigenvalues>using namespace Eigen;本人是在实验中利用Eigen库求取最小特征值对应特征向量做PCA分析时使用,曾经再不知道有Eigen库的情况下自己写过矩阵相关运算的模板类,现在接触到Eigen库,就把困扰过自己的问题今天做一个小小总结。