我有一组以n*2矩阵形式表示的二维向量。
我希望得到第一个主成分,即表示方差最大的方向的向量。
我从赖斯大学找到了。
在此基础上,我导入了数据并完成了以下操作:
import numpy as np
dataMatrix = np.array(aListOfLists) # Convert a list-of-lists into a numpy array. aListOfLists is the data points in a regular list-of-lists type matrix.
myPCA = PCA(dataMatrix) # make a new PCA
我有两张人脸三维点云的样本。蓝色点云表示目标面,红点云表示模板。下面的图像显示,目标面和模板面沿不同的方向排列(目标面大致沿x轴,模板面大致沿y轴)。
图1:
鼻子周围的区域如图1所示。
我想旋转我的目标脸(蓝色脸),以鼻尖为旋转中心(我在Figure1之前将目标转换为模板,以便鼻尖(即centerpt,用于两面重叠)与模板脸(红色脸)大致一致。我用下面的MATLAB代码旋转了目标面:
% PCA for the target face
targetFaceptfmt = pointCloud(targetFace); % Convert to point cloud format
poin
我正在尝试创建一个Node类型的3D网格(一个定制的数据类型)。
要创建一个2D网格,我通常使用以下公式:
其中,i是一维循环中的当前迭代,而gridsize是网格的一个轴的大小。
x = i % gridsize,
y = floor(i / gridsize)
例如,在Python中:
from math import floor
grid = list()
gridsize = 3 # 3x3 grid
for i in range(gridsize**2):
x = i % gridsize
y = floor(i / gridsize)
g
我有一个三维网格在一个obj文件,这是一个三维人脸重建算法的输出。问题是该算法沿第二轴反射人脸,即每个顶点v x y z都在“现实”v -x y z中。
我尝试了一个很明显的东西来倒置所有的x,它起作用了,但是现在网格有了倒转的脸方向。我能够通过在Filters -> Normals, Curvatures and Orientation -> Invert Faces Orientation中应用MeshLab来修复这个问题。
问题是,我无法理解这个选项的作用,或者我最初的修复方法为什么行不通,你能解释一下吗?另外,你能解释一下wavefront.obj格式中的法线几何表示什么吗