梁算法是计算机图形学上最经典的几个算法,也是目前唯一一个以中国人命名的出现在国内外计算机图形学课本的算法,我之前在介绍裁剪算法的时候介绍过这个算法 https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/11705842.html#_label3 这几天复习图形学,发现当时那篇博客写的很空洞,一些关键性的推理式子讲的不是很清楚,于是在这里仔细介绍一下. 最近发现中国大学MOOC上中国农业大学的赵明教授讲的很不错,课程短小精悍,感兴趣的同学可以去看一下https://www.icour

这节简单介绍了梁友栋-Barsky裁剪算法的原理,只有结论并没有过程,看过http://blog.csdn.net/daisy__ben/article/details/51941608这篇文章后,大概有了新的认识. " 假设点P1P2W1W2的横坐标分别是x1,x2,w1,w2,线段P1P2与蓝色裁剪窗口W1W2(蓝色的线之间)的存在公共部分(可见部分)的充要条件是: max(min(x1,x2), min(w1,w2))≤ min(max(x1,x2), max(w1,w2)) 即所谓左端点

一.前言         应该是第二次写关于Revit API的博文了.虽然在BIM企业中工作,从事桌面BIM软件开发,但是我是不怎么喜欢写Revit API相关的代码.平时更多的是在写界面展示,架构维护,授权验证这块.为什么不喜欢Revit API呢?其实Autodesk封装的这套API是不错的(我在之后的工作中用起来挺舒服的),可能还是人比较懒吧,老查英文的API手册有点烦,而且这手册界面让我想起了上学时帮导师写ObjectARX的痛苦经历... 吐槽完之后,开始上干货.为什么需要去判断梁构

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界

模拟试题C 一.单项选择题(2′*14 =28′) 1．双线性法向插值法(Phong Shading)的优点是( ) A)法向计算精确 B)高光域准确 C)对光源和视点没有限制 D)速度较快 2．用编码裁剪法裁剪二维线段时,判断下列直线段采用哪种处理方法.假设直线段两个端点M.N的编码为1000和1001(按TBRL顺序)( ) A)直接舍弃 B)直接保留 C)对MN再分割求交 D)不能判断 3．下面哪个不是齐次坐标的特点( ) A)用n+1维向量表示一个n维向量 B)将图形的变换统一为图形的坐

Liang-Barsky直线段裁剪算法 梁友栋与Barsky提出的裁剪算法以直线的参数方程为基础,把判断直线段与窗口边界求交的 二维裁剪问题转化为求解一组不等式,确定直线段参数的一维裁剪问题.设起点为P0(X0,Y0), 终点为P1(X1,Y1)的直线段参数方程为: P=P0+t(P1-P0) 展开形式为: X=X0+t(X1-X0) Y=Y0+t(Y1-Y0)

Liang-Barsky算法 在Cohen-Sutherland算法提出后,梁友栋和Barsky又针对标准矩形窗口提出了更快的Liang-Barsky直线段裁剪算法. 梁算法的主要思想: (1)用参数方程表示一条直线 (2)把被裁剪的红色直线段看 成是一条有方向的线段,把窗口 的四条边分成两类: 入边和出边 裁剪结果的线段起点是直线和两条入边的交点以及始端点三 个点里最前面的一个点,即参数u最大的那个点: 裁剪线段的终点是和两条出边的交点以及端点最后面的一个 点,取参数u最小的那个点. 值得注意

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

原作:面包包包包包包 改动:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月 出处:http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50697105 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客,

case子句,在select后面可以进行逻辑判断. 两种形式:判断相等.判断不等 一.判断相等的语法: case 列名 when ...  then ... when ...  then ... else ... end as 列别名 ONE:新建一个表,插入初始数据. --查整个表 select * from SDetail --插入初始数据 insert into SDetail (SName,SScore,SGender) values(,) insert into SDetail (SN

如今在银行,P2P等各种贷款业务机构,普遍使用信用评分,对客户实行打分制,以期对客户有一个优质与否的评判.但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类!所以,如果你只知道ABC是Gary的ABC汤,那就赶紧来补习下这些知识吧~~ A卡(Application score card)申请评分卡 B卡(Behavior score card)行为评分卡 C卡(Collection score card)催收评分卡 三种卡的介绍,请直接看这篇文章:比较全面的说了三种打分机制. 梁世栋博士的<行为

女儿二年级了,前段时间背了<小学生必背古诗词75首>,采用几天一篇,然后滚动复习这种方式.磕磕绊绊也把一本古诗背了一遍,效果吗?是有的,但是不怎么明显,前面背,后面忘.当然这是规律,难免的. 如果说语文是一座大厦,那么成语.歇后语.古诗句就是这座大厦的砖瓦了.一篇文章的精巧结构,这种大框架不是谁都有天赋搭的,但是弄几块漂亮的砖瓦就简单多了.成语就是这么一块漂亮的砖瓦.本着授人以鱼不如授人以渔的原则,教会如何去学习的方法更重要.借学习成语的过程,去践行. 首先知道我要学什么?然后是如何去学?要达

一轮王道os复习感想 1概述 虽然去年有上操作系统这门必修课,考的成绩也算理想,本来还有点沾沾自喜,嗯,觉得自己学的还不错,知道有一天我拿起了王道,(没给王道打广告)看王道的原因完全在于为考研做准备,也是神经一抖就决定要考研了,一直坚持到现在(也不是很长,一直划水).其实之前一直对于学到的cs知识感到很虚,不知道脑子里一坨东西放在现实世界是个什么鬼,一切都要归咎于学的太浅,就像夏天游泳一样潜不下去,不知道水里面有啥鱼.跑的有点远,回到os来,其实操作系统包含的东西并不多,主要分为进程管理,内存管

给定一张N*M的地图,地图中有1个男孩,1个女孩和2个鬼. 字符“.”表示道路,字符“X”表示墙,字符“M”表示男孩的位置,字符“G”表示女孩的位置,字符“Z”表示鬼的位置. 男孩每秒可以移动3个单位距离,女孩每秒可以移动1个单位距离,男孩和女孩只能朝上下左右四个方向移动. 每个鬼占据的区域每秒可以向四周扩张2个单位距离,并且无视墙的阻挡,也就是在第k秒后所有与鬼的曼哈顿距离不超过2k的位置都会被鬼占领. 注意: 每一秒鬼会先扩展,扩展完毕后男孩和女孩才可以移动. 求在不进入鬼的占领区的前提下,

相机标定(Camera calibration)原理.步骤 author@jason_ql(lql0716)  http://blog.csdn.net/lql0716 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数.在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定).无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环

Machine Learning读书会,面试&算法讲座,算法公开课,创业活动,算法班集锦 近期活动: 2014年9月3日,第8次西安面试&算法讲座视频 + PPT 的下载地址:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t40: 2014年10月18日,北京10月机器学习班开班,全部PPT 的下载地址见:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t63: 201

1.点评 对于IM系统来说,如何做到IM聊天消息离线差异拉取(差异拉取是为了节省流量).消息多端同步.消息顺序保证等,是典型的IM技术难点. 就像即时通讯网整理的以下IM开发干货系列一样: <IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递> <IM消息送达保证机制实现(二):保证离线消息的可靠投递> <如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”?> <IM单聊和群聊中的在线状态同步应该用“推”还是“拉”?> <IM群聊消息如此复杂,如何保

十大经典算法导图  图片名词解释:n: 数据规模k:“桶”的个数In-place: 占用常数内存,不占用额外内存Out-place: 占用额外内存 1.冒泡排序 1.1  原始人冒泡排序 function bubbleSort(arr) { var len = arr.length; for (var i = 0; i < len; i++) { for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j+1]) { //相邻元素

.Net Core ORM选择之路,哪个才适合你   因为老板的一句话公司项目需要迁移到.Net Core ,但是以前同事用的ORM不支持.Net Core 开发过程也遇到了各种坑,插入条数多了也特别的慢,导致系统体验比较差好多都改写Sql实现. 所以我打算找一款 性能比较好 功能比较完善 方便以后可以切换数据库(经过我对老板的了解这个功能非常重要) 并且要有一定用户基础的ORM 参赛ORM 能够参赛的ORM必须要有以下个条件 第一.功能方面要比较完善 第二.Github需要有一定人气并且最近有

前言 上一篇文章匹夫通过CIL代码简析了一下C#函数调用的话题.虽然点击进来的童鞋并不如匹夫预料的那么多,但也还是有一些挺有质量的来自园友的回复.这不,就有一个园友提出了这样一个代码,这段代码如果被编译成CIL代码的话,对虚函数的调用会使用call而非callvirt: override string ToString() { return Base.ToString(); } 至于为何是这样,匹夫在回复中也做了解释,因为如果CIL使用callvirt指令,那么上面那段代码其实相当于是这样的: