之前说接下来要写下机器学习的总结，但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要，往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
线性代数是数学工具 掌握它，打开数学的另一扇大门 ---- 1：声明 非原创，笔记系诞生于10年前的孟岩先生的《理解矩阵》篇。 原文链接：===> 是它，就是它，杀死它 为什么会今天被我看到，进而进行了整理。 因为，此刻，线性代数已经不再是用来应付考试的一门普通数学科目。它已经成为了阻碍继续精进的巨大“石块”，所以需要移去。问题转换成为了主动遇到的问题。 回过头可以再继续看任何一本线性代数教材：线性空间与线性变换篇。 此刻线性代数没能成为你的问题的话，看这篇笔记的收获并不会很大。 系学习编程技术的“小
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
最近在加班加点处理一个agv相关的任务，印象比较深的是将agv给的json数据转换为一个图片。最终的简化需求是将某坐标系下的二维点数据转换为一张图片的像素。Ok，首先的问题是如何将二维的数据映射到栅格坐标系。先看数据例子：
如何安全有效的规划行驶路线，是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上，路径规划技术，现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。准确的路径规划，要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体（其他车辆、行人、动物等）会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器（trajectory generator），其产生输入路径规划算法的参考轨迹。
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆，展示了这些圆是如何适应投影的（即，在不同的位置出现了球面相同的曲率）。通常，不同的位置会出现不同的扭曲度。
对于创建平滑图形或使用 barbs 或 quiver 绘图时非常有用。当使用 maskoceans 函数时也非常有用。
本文介绍基于Python语言中的gdal模块，对2景不同的遥感影像加以对应位置像素值匹配的方法——即基于一景遥感影像的每一个像元，提取另一景遥感影像中，与之空间位置相同的像元的像素值的方法。
我们在前文玩转 MMDetection3D （一）中介绍了整个框架的大致流程，从这篇文章开始我们将会带来 MMDetection3D 中各种核心组件的解析，而在 3D 检测中最重要的核心组件之一就是坐标系和 Box 。
上面的图像使它不言而喻什么是几何变换。它是一种应用广泛的图像处理技术。例如，在计算机图形学中有一个简单的用例，用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容。
数组是Java中的一种容器对象，它拥有多个单一类型的值。当数组被创建的时候数组长度就已经确定了。在创建之后，其长度是固定的。下面是一个长度为10的数组：
渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）：
给定向量场的 东西 和 南北 方向分量以及经纬度点，然后对向量进行旋转，使向量场在地图投影上以适当的方向显示。
研究好玩又有用的技术第 004 期 在学习中发现快乐，在应用找到价值。这是我第四期分享图像技术应用的文章。 前三期欢迎阅读和分享：
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
线性代数中最基础，最根源的组成部分是向量，那么什么是向量呢？从不同学生的视角看，有以下三种观点：
最近参与了一个IOT环境项目，需要对某个城市的某几个区域做环境监控与治理，其中就用到了地图叠加层的功能，粗看很复杂，其实很简单，先来看一下效果，然后再来讲一下如何实现的：
除内参外，相机坐标系与世界坐标系还差一个变换 先把P从世界坐标变到相机坐标系下 这里称为外参 右侧式子隐含了一次非齐次到齐次的变换
数组是Java中的一种容器对象，它拥有多个单一类型的值。当数组被创建的时候数组长度就已经确定了。在创建之后，其长度是固定的。下面是一个长度为10的数组：public class ArrayDemo {private int arraySize=10;public int[] arrayOfIntegers = new int[arraySize];}
名称是自定义的一个名字，但最好用易于理解的词语来代表名称，这样能使代码更加清晰易懂。
Unity3D的Transform是用于描述游戏对象在场景中的位置、旋转和缩放的组件。它是Unity中最常用的组件之一，可以实现对象的移动、旋转和缩放等操作。
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
AVM环视系统中相机参数通常是汽车出厂前在标定车间中进行的离线阶段标定。很多供应商还提供了不依赖于标定车间的汽车自标定方法。自标定指的是：汽车在马路上慢速行驶一段路，利用车道线等先验信息标定出相机的外参。
摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵 P P P 的过程，下面相关的部分主要参考UIUC的计算机视觉的课件（网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision）。
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假设一个工具需要4个步骤才能够完成，那么一个人只能完成了全部的4个步骤后才能继续进行下一个工具的生产。但如果引入另外的3个人，每个人只负责一个步骤，那么一个人只需要完成一个步骤就可以进行下一个工具的生产。
为了轻松理解问题，我们假设您在一个房间内部署了一个摄像头。 给定这个房间中的 3D 点 P，我们想在相机拍摄的图像中找到该 3D 点的像素坐标 (u,v)。
我在 WPF 中拿到一个矩形里面的一个坐标，在这个矩形里面包含了另一个矩形，我想将这个点转换到另一个矩形里面的坐标。也就是说我拿到一个点，这个点的左上角(0,0)坐标就是矩形1的左上角坐标，而我想要将这个点转换为以矩形2的左上角坐标作为原点的坐标系的坐标
在网上查资料时，无意间发现了一门课叫《现代计算机图形学入门》。于是事隔将近3年后，我再一次尝试图形学入门。这次学习从8月20号开始，一直到10月11日，约持续了一个半月。
自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。
图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正，有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法，其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法。 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap()，鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()。两种方法算出映射Mapx和Mapy后，统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像。 1. FishEye模型的畸变校正。
其中，R为旋转矩阵，t为平移向量，因为假定在世界坐标系中物点所在平面过世界坐标系原点且与Zw轴垂直（也即棋盘平面与Xw-Yw平面重合，目的在于方便后续计算），所以zw=0，可直接转换成式1的形式。其中变换矩阵
买早餐的时候会遇到，支付宝和微信的二维码贴在一起，然后扫码的时候两个二维码一起被识别出来的情况。之前的处理可能是：APP内部判断 是自己的 Scheme 的时，自动跳转；后来发现变成了识别到多个二维码时，弹出二维码选择页，用户选择具体二维码后，再跳转。
第一步：眼睛观察到三维世界，并将其转换到视网膜平面（三维空间转换到二维平面）传送信息给大脑；
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出，它们分别是shape为n*1和1*n的数组，而z是一个n*n的数组。
笔者在《高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2》文章中详细的分析了 Google S2 的算法实现思想。文章发出来以后，一部分读者对它的实现产生了好奇。本文算是对上篇文章的补充，将从代码实现的角度来看看 Google S2 的算法具体实现。建议先读完上篇文章里面的算法思想，再看本篇的代码实现会更好理解一些。
马三最近开始学习计算机图形学了，买了两本书，其中一本是国内的，还是什么大学的教材，不过写得真不咋样啊。另外一本是大名鼎鼎的《计算机图形学》第四版。最近接触了下计算机图形学中的坐标系统，做个笔记。
固体力学中有三类变量：应力、应变和位移。 这三类变量通常有以下三种表示方法： 工程表示 正交张量表示 数学(矩阵)表示 在弹性范围内，这三种表示方法的等同的。 (1) 应力 一点的应力状态用6个独立的分量表示。 (直角坐标系) (2) 应变 一点的应变状态也用6个独立的分量表示。 (直角坐标) 笛卡尔坐标 剪应变的工程表示比张量表示差1/2 (3) 位移 一点的位移用3个独立的分量表示。 三维弹性理论问题的未知量有6个应力分量，6个应变分量以及3个位移分量。一共15个未知量。实际上，应力、应变、位移都是
视频地址：https://www.bilibili.com/video/av6540378/?spm_id_from=333.788.videocard.0 本篇来讲一下线性代数中非常重要的一个概念：
前言 最近折腾了一下三维地球，本文简单为大家介绍一款开源的三维地球软件——Cesium，以及如何快速上手Cesium。当然三维地球重要的肯定不是数据显示，这只是数据可视化的一小部分，重要的应该是背后的数据生成及处理等。本文先为大家介绍这简单的部分。 一、 Cesium简介 Github地址：https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium。官方介绍如下： An open-source JavaScript library for world-class 3D
这里我们要讲的是画一些与对数（log）有关的图像，这里的log，既可以是图像是log，又可以是坐标轴是log，我们接下来用一个例子来说明
导语 伪 3D 效果一般是在二维平面上对贴图纹理进行拉伸变形制造出透视效果，从而模拟 3D 的视觉效果。但通过 OpenGL 直接渲染不规则四边形时，不进行透视纹理矫正，就会出现纹理缝隙裂痕等问题。本文将分析透视矫正原理并给出解决方案。 问题概述 一般要实现近大远小的透视景深效果，都是通过透视投影的方式在 OpenGL 渲染得到的。如果在 OpenGL 中不开启透视投影，使用简单四边形面片来达到 3D 效果则需要对四边形面片进行旋转或者进行拉伸变形。但不经过透视投影矩阵的计算，得到的纹理渲染结果就会有缝隙
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