我对如何填充顶点数组以正确绘制它感到困惑。我使用的OpenGL代码是:
float vertices[size];
//Here I have a method to populate the array with my values from a 2D matrix
glGenVertexArrays(1, &vaoID[0]); // Create our Vertex Array Object
glBindVertexArray(vaoID[0]); // Bind our Vertex Array Object so we can use it
glGenBuffers(1
我将尽量不用我的解释使事情变得太复杂,但我对如何最好地用从另一个包中获得的现有相关值填充没有重复值的三角相关矩阵感到困惑。这涉及到从文本文件列表中提取特定值。这就是我到目前为止所做的:
# read in list of file names (they are named '1_1', '1_2' .. so on until '47_48' with no repeat values generated)
filenames <- read_table('/home/filenames.txt', col_names =
到目前为止,我知道特征没有为三角矩阵或对称矩阵提供任何特殊的优化运算。而且,它也不对这些矩阵使用任何填充存储。三角矩阵和对称矩阵都被认为是正规矩阵。但本征有的概念。但在本征文献中,他们提到,它们对对称矩阵和三角矩阵都执行优化操作。我也不明白他们说的The opposite triangular part is never referenced and can be used to store other information是什么意思
TriangularView提供了密集矩阵的三角形部分的视图,并允许对其执行优化操作。相反的三角形部分永远不会被引用,并可用于存储其他信息。
对于对称
我有一个非常大的矩阵,需要一些计算。由于for循环在R中的速度是出了名的慢,我想用一些更智能的函数来代替它。
这是我用一个小的示例矩阵编写的for循环。
d <- matrix(c(1,1,0,0,1,1,1,0,0), 3,3)
for (i in 1:nrow(d)) {
for (j in 1:ncol(d)) {
if (d[i,j] == 1) {
d[j, i] =1
} else {d[j,i] = 0}
}
}
这段代码很好地替换了想要的值,产生了一个对称矩阵,其中di,j= dj,i。但是,当矩阵很大时,它会占用大量的时间和内存。做这
我正在学习WebGL,我正在努力理解如何构建一个透视矩阵。我想我差不多有了..。我被困在一个小问题上,当我用投影矩阵乘以我的向量时,我期望被观察的盒子的前面变大,但是相反,它变小了,后面也变大了。我附上了一个屏幕截图:(绿色的一面是前面)
我的透视矩阵看起来是这样的。
var aspectRatio = 600 / 600;
var fieldOfView = 30;
var near = 1;
var far = 2;
myPerspectiveMatrix = [
1 / Math.tan(fieldOfView / 2),
我很难理解这段代码中的错误是什么:
我有一堆矩阵,我想取每个矩阵的上三角部分,把它放到一个向量中,用它做一些事情,然后把结果映射回来。下面是代码:
%%
n=10;
m=3;
% generate a random 'stack of matrices'
bar=randn(n,n,m);
% index the upper triangular part
inds=triu(true(n,n));
% linearize
bar_lin=permute(bar,[3 1 2]);
bar_lin=bar_lin(:,inds);
% de-linearize
foo=
Localization of an object specified in the image.
我正在从事计算机视觉项目,用立体图像来确定物体的距离,我按照以下步骤使用OpenCV实现了我的目标: 1.摄像机的标定;2.冲浪匹配以寻找基本矩阵3;以svd为方法的旋转和平移矢量在Zisserman和Hartley书中描述。4. StereoRectify得到投影矩阵P1、P2和旋转矩阵R1、R2。利用R=CameraMatrix.inv() H摄像机矩阵还可以找到旋转矩阵。
问题:用最小二乘三角剖分法求出与物体的真实距离。它以0.79856 ( .354541 .2
我有一个代码片段,它通过逐个填充上面的元素来创建一个矩阵,然后再填充下面的元素(如果上面的元素是x,那么下面的元素就是1/x) n = 4
m = np.ones([n, n])
for i in range(0,n):
for j in range(0,n):
if i < j:
x = input()
m[i, j] = float(x)
m[j, i] = 1 / float(x) 在第二段代码中,我可以立即填充矩阵,但需要从左上角到右下角逐行填充元素 n = int(in