转自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/76703543 首先是格拉姆-施密特正交化 标准正交矩阵Q有如下的特性 根据这篇文章投影矩阵的通式为 当A为正交矩阵Q时，上式可以转化为 这样就简化了投影矩阵P，所以这就是正交化的好处。 我们在这篇文章研究投影矩阵的时候得到如下关系 如果有
数学基础弱，我真是个渣渣 下面来整理一下2021.10.19学到的知识 版权声明：本文为CSDN博主「nineheaded_bird」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/41174555 一、正交投影 我们在初中就应
投影 一、算法原理 1、算法概述 2、投影模型 1、投影模型 3、投影到平面 4、参考文献 二、代码实现 三、结果展示 一、算法原理 1、算法概述 当前三维卷积计算量太大且发展不是特别成熟，点云投影到二维平面能够借助图像算法进行处理。当然会损失一些点云信息，如
games101 b站视频 文章目录 3D（三维）变换（p4)旋转 投影（难点）正交投影 3D（三维）变换（p4) 旋转 比如一个飞机模型的旋转 绕n轴旋转α度公式 在y轴上，指的是y轴是向上方向，就比如说脑袋不能歪，否则看到的也是歪的，头顶就是向上方向（p4-0:37:26) 【遇到的问题】求原始旋转不好求
最近接手一个GIS项目，需要用到 PostGIS，GeoServer，OpenLayers 等工具组件，遇到一堆地理信息相关的术语名词，在这里做一个总结。 1. 大地测量学 (Geodesy) 大地测量学是一门量测和描绘地球表面的学科，也包括确定地球重力场和海底地形。 1.1 大地水准面 (geoid) 大地水准面是海洋表面在
PCA的作用 主成分分析简称 PCA（Principal Component Analysis），有两个大的用处 1.Clustering 把复杂的多维数据点，简化成少量数据点，易于分簇 2.降维 降低高维数据，简化计算 降低维度，压缩，去噪 原来的数据集是d维，转换成k维的数据，k<d 新的k维数据尽可能多的包含原来d维数据的信息 数
经纬度WGS84地理坐标系转换成CGCS2000坐标系步骤 基于ArcGIS中进行操作 1、 将图层从奥维中导出成shp文件， 2、 打开arcgis-arcmap 3、地理处理-arctoolbox-数据管理工具-投影和变换-要素-投影  4、WGS84坐标转换为地理坐标系-world-ITRF2000
本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 www.jianshu.com 二叉树的遍历，如果是手工画图，还可以使用投影法快速得到遍历序列。 以下图二叉树为例，讲解投影法快速得到遍历序列的过程。 （1） 中序遍历 中序遍历就像在无风的情况下，太阳直射，将所有的结点投影到地上。顺序
跟的是闫令琪老师的课GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪_哔哩哔哩_bilibili。 第一部分讲的大部分是数学相关的内容。本文参考了： 计算机图形学二：视图变换(坐标系转化，正交投影，透视投影，视口变换)_吃人的博客-CSDN博客【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 04 Transfo
目录 一、前言 二、什么是LDA？ 三、LDA原理 1.二分类问题 2.多分类问题 3.几点说明 四、算法实现 一、前言 之前我们已经介绍过PCA算法，这是一种无监督的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据处理。然而，PCA总是能适用吗？ 考虑如下数据点：
问题 shp文件没有定义坐标系无法使用，已知源文件是CGCS2000的。需求是转为84坐标供前端加载展示。 参考 arcmap建的shapefile忘了定义坐标系怎么再定义上 、如何在arcgis中定义地理坐标系 、arcgis之shp文件坐标系互转 分析 需要先定义坐标系，再转成84坐标。查看右下角坐标，可以判
一、借助投影计算器工具 投影计算器用于在投影仪距屏幕特定距离时计算屏幕尺寸。当您将投影仪远离屏幕或墙壁时，图像会变大，而当您将投影仪推近屏幕或墙壁时，图像会变小。为了将您的图像正确地贴合到屏幕上，您需要一个投影计算器工具或投影图来告诉您相应投影距离处的图像尺寸。 二
注意：QGIS栅格重投影会改变原图像的像素值 1.Vector--> Data Management Tools --> Reproject layer 2.选择好原图层和目标投影坐标系后 --> save to file
一、简介 栅格数据进行重新投影比矢量数据更复杂，对于矢量，你只需要每个顶点的新坐标就可以轻松实现投影转换，但对于栅格，你需要处理像元发生形变和偏移的情况，以及从旧单元格位置到新单元格位置的一对一映射。新单元格位置不存在（如下图）。确定新单元格像元值的最简单方法是使用最接
判别分析 比较理论一些来说，判别分析就是根据已掌握的每个类别若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则;在遇到新的样本点时，再根据已总结出来的判别公式和判别准则，来判断出该样本点所属的类别。 1 概述 三大类主流的判别分析算法，分别为费希尔(Fishe
基于同心圆投影算法的K808巡航导弹的单目标的识别和锁定 传统图形识别算法在目标图和弹载系统中图角度差异5度时就可能导致算法识别出错，而智能算法（比如surf）对弹载系统cpu运算要求高，故提出基于同心圆投影算法图形识别算法。 代码稍后上传
相机中的透视投影几何——讨论相机中的正交投影，弱透视投影以及透视的一些性质 前言 相机中的成像其本质是从3D实体世界中的物体投影到2D成像平面上，在这个过程中存在着许多投影相关的内容，本文讨论了一些透视投影的内容， 相机的针孔模型 我们曾经在[1]中讨论过关于相机的针孔模型的话
经过这几个月的学习，对图像重建有了一定的了解，同时也踩了不少的坑。 首先，对于投影和反投影的计算过程，可以这么理解：计算投影的时候，以探测器为出发点，对每一个探测器进行遍历；计算反投影的时候，是以待重建图像的像素为出发点，对每一个像素进行遍历。可以
在上一个教程中，我们学习了如何有效地利用矩阵的变换来对所有顶点进行变换。OpenGL希望在每次顶点着色器运行后，我们可见的所有顶点都为标准化设备坐标(Normalized Device Coordinate, NDC)。也就是说，每个顶点的x，y，z坐标都应该在-1.0到1.0之间，超出这个坐标范围的顶点都将不可见。我
【3D数学基础：图形与游戏开发】笔记 第7~8章 矩阵 矩阵有关基础概念 矩阵 向量是标量的数组,矩阵是向量的数组。可以定义为任意行和任意列。 前面我们把向量的维度定义为它所包含的数的个数,与之类似,矩阵的维度被定义为它包含了多少有和多少列。一个r×c矩阵有r行、c列。下面是一
LDA(Linear Discriminant Analysis)是一种经典的线性判别方法，又称Fisher判别 分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线 上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。 核心问题：找到线性系数向量 结果分析 Fish
需求 一个滑竿，上面的滑标是个盾牌形不规则形状，需要添加投影。滑标可通过点击或拖动而移动位置， 看了之前的项目，使用了一张带投影的png透明图片实现。但本次尺寸调整，设计图上取到的尺寸和位置是滑标不带投影的部分，目测不准，设计要给出精确的位置也比较困难，我说可以用css3中的滤
山体投影秀通过投影技术营造震撼视觉效果，许多景点建造的山体投影秀为游客取得了非常好的震撼视觉效果。但是，高品质的山体投影秀在考虑很多因素的同时，也要考虑到公司的综合实力。 山体投影秀将景区旅游创意展示在山体景观中，提高夜间旅游体验，延长游客旅游时间，增加景区魅力。因为
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23599 原文出处：拓端数据部落公众号 降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的，提高计算速度，减少模型大小，并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据，同时删除大部分的特征数据。 在这个教程中，我们将简要
file_name1='adelie_cor_plot.xlsx'; file_name2='adelie_pvalues_plot.xlsx'; flag_index=1; p_value_limit=0.05; min=-0.4307; max=0.4307; %% 画南极全图******************************************************* figure; fpni='C:\Users\刘鸿伟\D
