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物体随机飞溅运动! Cocos Creator!

大量物体以随机初速度的飞溅运动!文章底部附完整代码! 效果预览 ? 像火山喷发、烟花等等运动,都是物体随机飞溅运动。 ? 这个运动其实是抛物运动。 抛物运动也可以看成是匀加速运动。 假设一个物体的初速度为v_0,加速度为a,某一个时刻t的速度公式如下: v = v_0 + a * t 对这个公式作一次积分,正好是位移。 s = v_0 * t + 0.5 * a * t * t + C 常量C,是物体的初始位置。 我们把物体分成x和y两个方向考虑,用上面的公式可以求出在t时刻的物体的位置。 将这个标准正态分布产生的数值进行一定的转化,可以让飞溅运动物体的初速度 95% 的概率在我们的速度范围内。有小概率会超出范围,这样效果看起来就更自然了些。 coin.initial_velocity.y = (random_normal_y / 4 + 0.5) * (V_Y_MAX - V_Y_MIN) + V_Y_MIN; 以上为白玉无冰使用 Cocos Creator v2.2.2 开发"物体随机飞溅运动

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(36)JS运动之使物体向右运动「建议收藏」

这是为了防止鼠标连续点击button而开启多个定时器,导致物体的速度加快等原因,其次要控制好物体运动和停止。用if-else控制逻辑控制。 <!DOCTYPE HTML> <! 不会由于连续点击多次按钮而开启多个定时器,从而导致速度变快 timer=setInterval(function (){ var speed=1; if(oDiv.offsetLeft>=300)//大于300时让物体停在那里 ,不一直运动下去 { clearInterval(timer); } else { oDiv.style.left=oDiv.offsetLeft+speed+'px'; } },30) } </script> </head> <body> <input id="btn1" type="button" value="開始<em>运动</em>" onclick="startMove()"/

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    CVPR 2019 | 条件运动传播:从运动中学习物体性质

    基于运动分析的无监督学习 人为何能具有无监督学习的能力?其中有个很重要的因素是,人能够从运动中学习到:什么是物体、不同物体的性质、运动的规律等等。 尽管没有系统地学过力学和运动学,TA还是可以轻易地根据一些已经形成常识的法则形成个体的概念,理解不同物体运动学性质,甚至预测物体的未来运动。 那么这样的常识和法则是什么呢? 从运动中学习(learn-from-motion),我们首先需要理解运动是什么。 运动物体运动学属性的外在反映。从运动中学习,无非就是透过现象(运动)总结规律(物体属性)。 即: 5)观测:单张图片和抽象指令;预测:运动;而“内在规律”即为物体属性。 物体属性是我们希望学到的信息,而运动可以用已有的光流来描述,那么我们只需要有“指令”就可以了。 由于条件运动传播是无监督的,没有物体类别的限制,因此可以用来标注一些不常见的物体。 到此为止,这些结果都没有用到任何人工的标注。 总结 条件运动传播尚且还是最初级的探索,权当抛砖引玉。

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    Python-OpenCV运动物体检测

    运动物体检查,在移动目标定位和智能安防系统中有广泛的应用,它的实现原理:捕获连续帧之间的变化情况,将每次捕获的图像进行对比,然后检查差值图像中的所有斑块(颜色相近的地方)。

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    Unity基础教程-物体运动(八)——攀爬(Sticking to Walls)

    始终使用攀爬触点连接的物体,球体就有可能正在攀爬运动中的表面。 ? 现在,假设我们会自动攀爬。要检查这一点,请添加一个Climbing getter属性,如果有任何攀爬接触,该属性将返回true。 为可攀爬的物体添加一个专用层,也可以为不可攀登的物体添加一个专用层。因为我更喜欢默认情况下所有内容都是可攀爬的,所以我选择了后者,并添加了一个不可攀爬层。 ? 1.4 攀爬材质 行走和攀爬是非常不同的身体运动。例如,如果我们的avatar有一个人形,那么每个运动模式都会有不同的动画,这就清楚地说明了哪个模式在使用。 (橘色的表面是不可攀爬表面) 2 沿着墙壁移动 现在,我们知道当我们与可攀登的物体接触时,下一步就是切换到攀爬模式,这需要粘附在墙壁或其他类型的表面上,并相对于墙壁而不是地面移动。 因为我们使用物理来进行运动,球体会按照你定义的方向运动。如果遇到不可攀爬的表面,它会导致攀爬失败。所以一旦你从一个普通的表面爬到一个不可攀爬的表面,球体就会掉下来。

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    Unity基础教程-物体运动(十一)——滚动(Animated Sphere)

    现在,球继承了被连接的物体运动,从而没法正确的进行滚动了。 ? (滚动到移动的平台) 为了补偿表面运动,我们必须跟踪最后的连接速度。 ? 然后我们可以在UpdateBall中从物体速度中减掉。 ? (相对运动) 3.5 沿着表面旋转 除了移动之外,连接的物体还可以旋转。我们在确定运动时会考虑到这一点,但是球体的对齐方式尚未受到它的影响。 ? (没有受到平台旋转的影响) 在这种情况下,我们可以通过根据连接物体的角速度创建一个旋转(随时间增量缩放)来使球与平台一起旋转。 仅当我们保持与物体的连接时才需要这样做,但是如果这样的话,当球静止不动时也必须这样做。 ? ? (沿着平台旋转) 由于这是3D旋转,因此使球继承了所连接物体的任何旋转。 (在摇晃的平台上滚动) 运动系列到此结束。从这里开始的下一步是将球替换为更复杂的物体,例如人。这是我以后将创建的后续系列的主题。

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    业界 | 单个运动摄像头估计运动物体深度,谷歌挑战新难题

    即便在有多个物体同时移动的复杂环境中,人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。 ? 然而类似的事情对计算机视觉来说就有相当大的挑战,在摄像头和被拍摄物品都静止的情况下尚不能稳定地解决所有的情况,摄像头和物体都在空间中自由运动的情况就更难以得到正确的结果了。 想要满足这样的前提,要么需要一个摄像头阵列,要么要保持被拍摄物体完全静止不动,允许单个摄像头在空间中移动观察。 值得指出的是,用机器学习的方法「学习」三维重建/深度预测并不是什么新鲜事,不过谷歌的这项研究专门针对的是摄像头和被摄物体都在移动的场景,而且重点关注的被摄物体是人物,毕竟人物的深度估计可以在 AR、三维视频特效中都派上用场 为正在移动的人估算距离 上面说到的「时间静止」视频提供了移动的摄像头+静止的物体的训练数据,但是研究的最终目标是解决摄像头和物体同时运动的情况。

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    Unity基础教程-物体运动(十)——环境交互(Movement with Consequences)

    本文重点内容: 1、通过加速区域创建跳板和浮空 2、制作一个多功能区域 3、不同材质的交互以及关闭或者激活对象 4、通过事件触发简单对象插值运动 这是关于控制角色移动的教程系列的第十期。 它让环境可以以各种方式和对象运动产生交互。 本教程是CatLikeCoding系列的一部分,原文地址见文章底部。 本教程使用Unity 2019.4.4f1制作。它还使用ProBuilder软件包。 这可以是我们运动的球体,也可以是其他掉落或被推到跳板上的物体。因此,该行为在逻辑上属于跳板。其他物体不需要意识到它的存在,它们只是突然被弹飞起来了。 3 简单运动 我们将在本教程中介绍的最后一种情况是移动环境对象。复杂的运动可以通过动画来完成,可以通过检测区域触发。但是通常两点之间的简单线性插值就足够了,例如,对于门,电梯或浮动平台。 我们需要通过其MovePosition方法更改身体的位置,以便将其解释为运动,否则将成为闪现。 ? ?

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    Python+OpenGL实现物体快速运动时的模糊效果

    运行程序后,球静止于窗口左侧,按下空格键可以把球发射出去向右运动,并且速度越来越慢直到最后停止,然后按r键可以把场景恢复到初始状态。

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    用MATLAB实现对运动物体识别与跟踪

    第二个MATLAB程序,对运动物体的识别与追踪。 这里我们主要运用帧差法实现运动物体与背景图像的分离,由于视频中的物体较为简单,我们只对两帧图像取帧差(也是为了提高速度) 对于运动物体的提取我们运用了MATLAB里自带的函数bwareaopen bwareaopen(src,int),src为二值图像,int为设置的联通域的大小,是对帧差法,在转化为二值的图像进行操作,结果是将大小小于设定的int的连通域置为0; 对于第一帧与第二帧图像运动物体的坐标的提取我们用了自带的 ‘内的为你所需要的属性 具体属性可以查看MATLAB的help 这里我们选用了其中的Centroid属性,返回的时连通域的质心坐标,注返回的第一个值为横坐标,第二个值为纵坐标~ 对于运动物体的追踪我们用了质心追踪 , 在第一二三两帧的帧间差的运动物体的质心求出来后,将质心做差得到的向量预测下一帧间差运动物体可能到达的位置,接下来在对这个位置进行局部的找质心,再做差如此循环。

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    Unity基础教程-物体运动(九)——游泳(Moving through and Floating in Water)

    本文重点内容: 1、检测水体 2、应用水的阻力和浮力 3、在水中游泳,包括水面上和水面下 4、让物体漂浮 这是关于控制角色移动的系列教程的第九部分。它让物体能够漂浮在水中并在水中移动。 (水碰撞体) 1.2 忽略触发器的碰撞 所有水体积对象都在Water层,应将其排除在运动球体和轨道摄影机的所有layer mask中。 (游泳,浮力1.1) 3.3 潜水和浮潜 现在,我们可以像在地面或空中一样在游泳时移动,因此受控运动被限制在平面上。垂直运动目前由重力和浮力共同作用。为了控制垂直运动,我们需要第三个输入轴。 (在运动的立方体“水”中,游泳加速度为10) 4 漂浮物 现在我们的球体可以游泳了,如果有一些漂浮物可以互动,那就太好了。 对于拥有多个浮力点的大型物体来说,这是一个潜在的问题,因为有些物体可能会浮在水面上,而另一部分仍在水下。结果就是最高点最终会悬浮起来。你可以通过将一个大而轻的物体部分推出水面来看到现象。 ?

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    Unity基础教程-物体运动(七)——移动地面(Going for a Ride)

    但平台的运动会像其他运动中的物理物体一样抖动,如果需要的话,可以通过设置它的刚体来解决。 ? (插值平台运动) 1.3 侧面移动 解决了垂直运动,我们还需要支持向其他方向运动的平台。 通常,这意味着球体可以随时与可能运动的另一个物体进行连接。第一步是跟踪此主体,我们将其称为“连接主体”。可能同时存在多个这样的主体,但是这种情况很少见,因此我们将自己限制为一个单一的主体。 因此,如果球体最终与多个物体接触,我们将使用任意物体,而忽略其他物体。一旦知道了主体,我们就必须检测其运动并将其以某种方式应用于球体。 下一个问题是我们如何将其纳入球体的运动中。实际上,当你从正在移动的物体移到静止的物体(反之亦然)时,需要补偿相对运动的突然变化。这很费力,如果变化很大,可能会很困难。如果太大,最终会掉下去。 (在侧面移动的平台上移动) 2.5 旋转 现在,我们的球体试图匹配其所站立的物体的速度,但受到其自身加速度的限制。在与平台的运动匹配之前,球体将会有滑动效果。

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    自动驾驶中基于光流的运动物体检测

    简介 运动物体的检测是自动驾驶的一项基本且具有挑战性的任务,在高速公路等特殊场景中,为了更好地控制决策,必须对远处的对象给予一定的关注度,针对远距离车辆,我们训练了一个神经网络模型,以光流场信息为输入对运动状态进行分类 基本介绍 运动检测或者运动物体检测是一种计算机视觉相关技术,用于检测物体相对于其背景的物理运动,它广泛应用于各个领域,在自动驾驶方面也发挥着关键作用,为了在驾驶过程中制定更好的规划控制,车辆需要很好地监控路况 C、 数据预处理 为了确定物体是否在移动,不仅需要物体本身的光流信息,还需要周围背景的光流,因此,在输入到网络之前,必须对2D边界框进行一些预处理,如框架中的第四步所述,首先,将长方体重塑为边长为正方形 这里总结了错误分类的两个主要原因: • 远程或慢速物体的光流不明显,由于视觉世界中距离的微小差异,这些类型的对象总是很难处理,因此不明显的移动物体会混淆网络。 总结 本文通过将光流信息输入到神经网络中,研究了带标签的远处车辆的二种运动分类的效果,实验结果表明,我们的模型能够成功完成对运动物体的检测,并且说明了我们的想法的是具有一定的潜力的。

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    更细粒度表情运动单元检测:来自物体检测的启示

    作者 | 马晨 编辑 | 贾伟 本文解读清华大学马晨等人发表的人脸表情运动单元检测的论文:《AU R-CNN:将专家先验知识融合进R-CNN模型进行表情运动单元的检测》。 这篇论文率先利用先验知识和物体检测技术做Action Unit人脸表情识别,在BP4D和DISFA两个数据库达到了SOTA的实验结果:在F1 score这个benchmark下BP4D数据库达到了63% 因为AU只是面部肌肉的细微运动,而且不同的面部肌肉运动幅度大小不同,所以AU检测任务具有挑战性。AU 检测在测谎仪、汽车驾驶辅助系统(探测是否驾驶员瞌睡)等有重要应用。 ? 图 1. 3、人脸AU识别是一个label的分类问题,这种label的约束可以被限制在更细的粒度上:人脸的局部区域上,从而达到更高的精度。 4 总 结 在本文中,作者研究了如何将先验知识融合进R-CNN这种物体检测框架,并使用RoI pooling层在每个位置分别检测,丰富的实验证明了该做法的有效性,也取得了State-of-the-art

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    Google解决单摄像头和物体运动下的深度估计

    即便在有多个物体同时移动的复杂环境中,人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。 ? 然而类似的事情对计算机视觉来说就有相当大的挑战,在摄像头和被拍摄物品都静止的情况下尚不能稳定地解决所有的情况,摄像头和物体都在空间中自由运动的情况就更难以得到正确的结果了。 想要满足这样的前提,要么需要一个摄像头阵列,要么要保持被拍摄物体完全静止不动,允许单个摄像头在空间中移动观察。 这个方法中用人类姿态、常见物体形态的先验学习替代了对于图像的直接三角计算。 为正在移动的人估算距离 上面说到的「时间静止」视频提供了移动的摄像头+静止的物体的训练数据,但是研究的最终目标是解决摄像头和物体同时运动的情况。

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    【机器手运动】开源 | DIPN:一种深度交互预测网络,学习预测机器人末端执行器(机器手等)推动多个物体物体运动关系

    Application to Clutter Removal 原文作者:Baichuan Huang 内容提要 本文提出了一种深度交互预测网络(DIPN),用于学习预测机器人末端执行器(机器手等)推动多个物体 (这些物体的大小、形状、质量和摩擦系数等物理特性可能是未知的)时产生的复杂交互关系。

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    TrackMPNN: 物体跟踪的消息传递图神经架构 (CS)

    本研究沿用了以往许多使用基于图的数据结构对问题进行建模的对象跟踪(MOT)方法,并对这一表述进行了调整,使其能够适应现代神经网络。

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    SSD(单次盒检测)用于实时物体检测

    翻译 | 陶玉龙 校对 | 佟金广 整理 | 孔令双 卷积神经网络在检测图像中的物体时优于其他神经网络结构。 SSD(单发多边框检测器)的含义 单发:目标定位和分类在网络的单个前向传递中完成 : 框:边界框回归的技术 检测器:对检测到的对象进行分类 结构 ? 与 CNN 不同,我们不仅预测图像中是否存在物体,还需要预测物体在图像中的位置。在训练期间,算法也要学习调整对象边界框中的高度和宽度。 ? 上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。 因此,由于物体在每个步骤中变得更小,它很容易识别。 SSD 算法还知道如何从一个卷积操作返回到另一个卷积操作。 它不仅会前向运算而且会后向运算。

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    研究人员首次实现利用脑机接口控制运动

    现代脑机接口可以使瘫痪患者恢复功能,但目前的上肢脑机接口无法再现对个体手指运动的控制。 密歇根大学的研究人员表示,他们实现了利用安装在可植入设备上的计算机解释灵长类动物精确、高速、运动的大脑信号。 图(B)可视化手部运动。与休息相比,显示的姿势为 +30%,在完全弯曲和完全伸展之间为 50%。 I,食指组; M,MRS指组; F、弯曲; E、延伸; R,休息。 该系统通过植入一个4毫米x 4毫米的电极阵列,从从初级运动皮层(控制运动的大脑中枢)收集信号。 这项工作的关键是定义一项训练任务,该任务将系统地分离手指的运动,迫使它们独立运动,除非有其他指示。如果这些动作本身不被隔离,那么与这些动作相对应的大脑活动就无法被隔离。

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