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Java 弧度转多线段的实现与解析

今天，我们将继续深入探讨一个常见但复杂的几何问题：如何在Java中将弧度转换为多线段。这是在计算机图形学和几何处理中特别实用的技巧，广泛应用于地图绘制、游戏开发以及几何形状的简化等领域。...代码解析Point2D类：用于表示弧线上的点，存储点的x和y坐标。convertArcToSegments方法：核心方法，将弧度转换为多线段。...Point2D用于存储每个点的二维坐标信息，提供了基本的几何点操作方法。测试用例以下是一个简单的测试用例，验证弧度转多线段的逻辑是否正确。...验证结果：验证转换后的点数是否正确。验证列表中第一个点和最后一个点的坐标是否符合预期。 小结：这个测试用例的目的是确保将圆弧转换为线段的方法能够正确执行，并返回预期的点列表。...此外，测试方法的名称 testConvertArcToSegments 表明它专注于测试圆弧转换功能。小结与总结小结本文介绍了如何在Java中将弧度转化为多线段，并使用三角函数计算各个点的坐标。

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从弧到多线段：深入解析 Java 中的弧度转多线段算法！

本文将详细讲解如何在 Java 中将弧线转化为多线段，讨论其核心数学原理，并通过实际案例帮助理解这一概念的应用场景。我们不仅会从深度解析转换的步骤，还会从广度角度延伸讨论该方法在其他领域的应用。...计算坐标：对于每个 theta 值，使用极坐标公式转换为笛卡尔坐标： 这两个公式利用角度 theta 计算对应的 X 和 Y 坐标。..., cy：圆心的 x 和 y 坐标。...prevY = y; }这段代码通过循环绘制线段：每次迭代计算下一个点的坐标 (x, y)。...总结：这段代码展示了如何在 Java Swing 中将弧线转换为一系列直线段进行绘制。主要步骤包括计算线段的角度间隔，迭代计算每个线段的端点坐标，并使用 Graphics2D 绘制这些线段。

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    unity3d：Shader知识点，矩阵，函数，坐标转换，Tags，半透明，阴影，深度，亮度，优化

    总而言之，Unity_WorldToObject 可以帮助你在片段着色器中将世界坐标转换为物体本地坐标，为你提供了更多的灵活性和控制权来执行特定的计算或操作。...它是一个 4x4 的矩阵，表示了物体从本地坐标系到世界坐标系的变换。 通过使用 unity_ObjectToWorld，我们可以将对象空间的顶点坐标转换为世界空间的顶点坐标。...通过使用"UnpackNormal"函数，你可以在着色器中将纹理采样的结果转换为法线向量，然后再进行后续的计算和操作。...它的前三个分量表示摄像机的位置（x、y、z），第四个分量为1。 使用 _WorldSpaceCameraPos 可以方便地计算摄像机与当前像素之间的距离、方向等信息。...使用示例，uv偏移 o.uv = TRANSFORM_TEX(v.texcoord, _MainTex) + frac(float2(_ScrollX, 0.0) * _Time.y); 坐标转换 模型空间下顶点坐标转投影空间

    47610

    使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换

    以渲染 NV21 格式的图像为例，下面是 (4x4) NV21 图像的 YUV 排布： (0 ~ 3) Y00 Y01 Y02 Y03 (4 ~ 7) Y10 Y11 Y12 Y13...23) V10 U10 V11 U11 YUV 渲染步骤： 生成 2 个纹理，编译链接着色器程序； 确定纹理坐标及对应的顶点坐标； 分别加载 NV21 的两个 Plane 数据到 2 个纹理，加载纹理坐标和顶点坐标数据到着色器程序...前面小节已经提到，先说下一个简单的思路：先将 RGBA 按照公式转换为 YUV 如（YUYV），然后将 YUYV 按照 RGBA 进行排布，最后使用 glReadPixels 读取 YUYV 数据，由于...如图所示，我们在 shader 中执行两次采样，RGBA 像素（R0,G0,B0,A0）转换为（Y0，U0，V0），像素（R1,G1,B1,A1）转换为（Y1），然后组合成（Y0，U0，Y1，V0），这样...8 个字节表示的 2 个 RGBA 像素就转换为 4 个字节表示的 2 个 YUYV 像素。

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    在 iOS 上用 Shader 实现 图片 转 字符画 效果~~

    (后面直接使用RGB中任何一个值即可) 1.2 灰度值转字符 现在的灰度值范围为 [0,1.0]，我们将其量化为15个等级。 等级细分可根据需求自己确定。...即，对于原始图中坐标(x,y),x∈[0,9],y∈[0,9] 的这些像素点，只需要使用灰度图查询纹理(0,0)这一个像素点的灰度值即可。...) / 15.0; gl_FragColor = texture2D(inputImageTexture, coordinate); } 我们根据纹理坐标和纹理的尺寸算出对应的像素点坐标。...我们用width*width的像素点表示一个字符，计算出对应字符的归一化纹理坐标。 为了节约性能，由于15个字符纹理我们横向合并在一个纹理中，所以要根据灰度值进行偏移，灰度值选择对应的字符纹理。...Demo 地址 对于如何在 视频 中实现 字符画 效果，就变得很简单了，直接复用源码里面的 filter 就好了。

    1.1K20

    PHP常用函数总结

    ，默认为false array_search("键值", 数组, false); //把变量转换为整数类型，如果有小数，则删除小数，不执行四舍五入 //失败或者变量为空时返回0，否则返回1; intval...//大于0，返回相对数值的数组，如1，返回的数组只有一个元素， 0也返回只有一个元素的数组 //小于0，从数组尾部开始，去除 （-x） 的绝对值个元素，返回 explode("分割符", 变量, 返回数组元素的数目...,画板y坐标点,图片x坐标点,图片y坐标点,要压缩到多宽,要压缩到多高,图片的宽,图片的高); //销毁图像资源 imagedestroy(); //合并图片，把图片2放到图片1里面 imagecopymerge...(图片1,图片2,图片1x坐标点,图片2y坐标点,图片1x坐标点,图片2y坐标点,图片2的宽,图片2的高,透明度); //设置字体的颜色 imagecolorallocatealpha(图片或者画板,...rgb颜色1,rgb颜色2,rgb颜色3,透明度); //在图片或者画板里设置水印 imagettftext(画板或者图片, 字体大小, 字体倾斜度, 字体的x坐标, 字体的y坐标, 字体的颜色imagecolorallocatealpha

    3.8K20

    GDAL对缺失投影定义的AIG文件根据经纬度坐标提取像元值

    文件 直接在上述教程进行测试 发现能够顺利读取AIG，但是根据正确坐标返回的坐标为像素值为空（或者在行列计算时就不存在），思考该问题应该是投影系统出现了问题。...y): ''' 投影坐标转换为经纬度坐标 :param gcs:地理空间坐标信息，可由get_file_info()函数获取 :param pcs:投影坐标信息，可由get_file_info..., x, y): ''' 根据GDAL的六参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号） :param extend:图像的空间范围 :param x:投影坐标...x :param y:投影坐标y :return:投影坐标(x,y)对应的影像图像行列号(row,col) ''' a = np.array([[extend[1],...:param col:像元的列号 :return:影像图像行列号(row,col)对应的投影坐标(x,y) ''' # x = extend[0] + row

    1.8K00

    Numpy库

    数组索引与切片 NumPy支持对数组进行索引和切片操作，可以方便地访问和修改数组中的特定部分： 一维数组索引：使用正整数或负整数进行索引。 二维及多维数组索引：可以使用元组进行多维索引。...处理NaN值的函数：如nanmax()、nanmin()等，用于处理包含NaN值的数组操作。 如何在NumPy中实现矩阵分解算法？...了解这一点有助于你在编写代码时充分利用NumPy的高效性能。 数据类型转换： 在处理数据时，尽量保持数据类型的一致性。例如，将所有字符串统一转换为数值类型，这样可以提高计算效率。...调换x,y坐标：可以使用NumPy对图像进行坐标变换，例如交换图像的x坐标和y坐标。 添加mask：通过逻辑运算符对像素值进行掩码处理，可以实现特定区域的图像处理。...像素化：将连续的像素值离散化为离散的几个颜色级别，从而实现像素化效果。

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    相机标定

    一、基本知识 齐次坐标 把维数为n维的向量用一个n+1维向量来表示（如x，y，z转换为x，y，z，w），齐次坐标有以下性质： 以齐次坐标表表示的点，若该坐标内的数值全乘上一相同非零实数，仍会表示该点；...图像坐标系：x、y，为了描述成像过程中物体从相机坐标系到图像坐标系的投影透射关系而引入，方便进一步得到像素坐标系下的坐标。 单位为m。...为了将世界坐标系的坐标(x,y,z)转换为像素坐标系的坐标(u,v)，我们可以经过以下的转换： 1、世界坐标系->相机坐标系 我们想要得到X_w\rightarrow X_c的转换，可以直接通过平移与旋转实现...4、实际图像坐标系->像素坐标系 这一转换只需要经过简单的平移，假设图像坐标系原点在像素坐标系下的坐标为(u_0，v_0)，每个像素点在图像坐标系x轴、y轴方向的尺寸为：d_x、d_y，且像点在实际图像坐标系下的坐标为...x_c，y_c)，于是可得到像点在像素坐标系下的坐标为： u=u_0+\frac{x_c}{d_x},v=v_0+\frac{y_c}{d_y} 化为齐次坐标表示形式可得： 最后回到一整个流程（忽略透镜畸变

    2.4K30

    【教程】详解相机模型与坐标转换

    机体坐标系 转 地理坐标系 相机坐标系 转 机体坐标系 图像坐标系 转 像素坐标系 相机坐标系 转 图像坐标系 世界坐标系 转 相机坐标系 世界坐标系 转 像素坐标系 透视变换下的坐标转换 坐标系系统...相机坐标系：单位m，原点是光心，x和y轴与像素坐标系u轴和v轴平行，z轴为相机的光轴。光心到像素平面的距离为焦距f。相机坐标系上的点和成像平面坐标系上的点存在透视投影关系。...但是为什么先滚转就是对的呢，我的理解是这样的，滚转首先肯定是绕机头轴向的滚转才有实际意义，假如我们先绕y偏航45度，然后绕z或x俯仰，最后发现最后那个轴转都不是正确的滚转。 （以上原贴已404。。。...图像坐标系 转 像素坐标系 p对应的成像平面坐标为(x,y)，dx和dy表示图像中每个像素在成像平面中的物理尺寸。成像平面的原点在像素坐标系中的坐标为(u0,v0)。...在M1中，O为图像平面与相机光轴的交点，$O_1X_1$、$O_1Y_1$为图像平面水平和垂直方向的两个轴。P为目标点A在像平面上的投影点，其图像物理坐标为$(x_p, y_p)$。

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    C语言函数大全--g开头的函数（下）

    int x, int y);获取得指定像素的颜色 char *gets(char *str);从标准输入流中读取字符串，直至遇到到换行符或EOF时停止，并将读取的结果存放在 buffer 指针所指向的字符数组中...*viewport);获取有关当前视区的信息 int getw(FILE *strem);从 stream 所指向文件读取下一个整数int getx(void);获取当前图形位置的 x 坐标int gety...;获取得指定像素的颜色 参数：x : 想要获取的像素颜色值的点的横坐标。...坐标原点(0, 0)通常位于屏幕的左上角。y : 想要获取的像素颜色值的点的纵坐标。返回值：函数返回一个整数，该整数代表指定坐标 (x, y) 上像素的颜色编码。...x 坐标int gety(void);获取当前图形位置的 y 坐标9.2 演示示例#include #include #include int

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    WPF 从裸 Win 32 的 WM_Pointer 消息获取触摸点绘制笔迹

    函数名，添加之后将会由 CsWin32 库使用源代码生成器方式生成对应的 PInvoke 代码和参数所需的类型，如结构体和枚举 根据 WPF 的源代码，先将消息过来的 wparam 转换为 pointerId...这里需要对后缀 Raw 作出更多的说明，在微软官方文档里面说了不带 Raw 的是预测的值，即 ptPixelLocation 是预测的像素坐标点，而 ptPixelLocationRaw 是不带预测的像素坐标点...对于咱如果是使用在笔迹上，其实更应该使用的是 ptPixelLocationRaw 是不带预测的像素坐标点。...X 坐标。...类型的定义如下 readonly record struct Point2D(double X, double Y); 以上代码获取的是屏幕坐标系的点，需要转换到 WPF 坐标系 转换过程的两个重点：

    15310

    真实场景的虚拟视点合成（View Synthsis）详解

    虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 　　视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。...② 平移后像素点坐标可能不是整数，为了获取整数坐标，采用最近邻插值，将原图像像素值赋值到新坐标位置。 　　③ 由于最近邻插值会损失精度，因此在物体的边缘会出现锯齿效应。...③ 利用dispV将虚拟视点图像中的整数坐标平移到参考视点位置下的坐标，此时也可能不是整数，而是浮点数坐标。...利用内参矩阵K，以及参考深度图depthL，如下图，将参考图像坐标点(u, v)投影到参考相机的摄像机坐标系下，得到对应的三维空间点(X, Y, Z)，计算方法如下： d * u = fx * X +...将三维点(X, Y, Z)平移到虚拟摄像机坐标系下，得到虚拟摄像机坐标系下的三维点(X1, Y1, Z1)， 计算如下： X1 = X - alpha * baseline Y1 = Y Z1 = Z

    2.9K30

    Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十九、处理图像

    坐标和框元组 图像像素用 x 和 y 坐标寻址，它们分别指定像素在图像中的水平和垂直位置。原点是图像左上角的像素，用符号(0, 0)指定。第一个零表示 x 坐标，从原点零开始，从左到右递增。...这四个整数按顺序如下： Left：框最左边的 x 坐标。 Top：框上边缘的 y 坐标。 Right：框最右边右边一个像素的 x 坐标。该整数必须大于左整数。...Bottom：比框下边缘低一个像素的 y 坐标。该整数必须大于最大整数。 请注意，该框包括左坐标和上坐标，并向上延伸，但不包括右坐标和下坐标。...这两种方法都采用表示像素的 x 和 y 坐标的元组。putpixel()方法还为像素的颜色提供了一个额外的元组参数。这个颜色参数是一个四整数的 RGBA 元组或一个三整数的 RGB 元组。...xy参数是元组列表，如[(x, y), (x, y), ...]或整数列表，如[x1, y1, x2, y2, ...]，代表多边形边的连接点。最后一对坐标将自动连接到第一对坐标。

    2.5K50

    利用 OpenGL ES 给视频播放器做个字符画滤镜

    ，一个字符的大小是 16x23 = 268 像素，那么渲染出来的图像大小变为原来的 268 倍，显然也不合理。...所以字符画滤镜实现的正确思路是先把原图转为灰度图，这样颜色种类只有 256 种。...//RGB 转灰度公式 Y = 0.299R+0.587G+0.114B 马赛克效果原理就是将图像分割成很多小区域，小区域内取相同的颜色，颜色值可以是该区域某些像素值的加权平均，本文取的是小矩形区域内中心点的像素值...; vec2 imageTexCoord = v_texcoord * texSize;//归一化坐标转像素坐标 //取小格子中心点的像素 vec2 midTexCoord...imageMeshHeight = imageMeshWidth * MESH_HEIGHT / MESH_WIDTH; vec2 imageTexCoord = v_texcoord * texSize;//归一化坐标转像素坐标

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    三维点云拼接的方法_图像拼接算法研究

    关键点坐标齐次化：（x,y,1） 3....= mean(dist,2); % 1.4142 求normalise矩阵和新坐标 方法如下： 求中心点坐标 c = mean(pts(1:2, : )’ )’，先转置变成2长列求完平均点坐标再转置...∥h∥=1A=⎣⎡​0p1T−p2y​∗p1T​00p2x​∗p1T​000​−p1T00​p2y​∗p1T−p2x​∗p1T0​⎦⎤​ A 中任取两行代入一个关键点坐标，得到两个方程，N个关键点，得到的...++ 函数，二维数组变成按列排列的一维数组指针，三维数组（如rgb 图像）变成二维数组指针（M* ( N * 3) ），不过在取像素值时也是变成一维数组按列索引 void mexFunction(int...Y[yinx]; yinx++); inx = yinx + xinx*yn; 将该点映射到img2 中，如果在范围内，则进行颜色通道间的像素赋值 11.

    1.2K20

    canvas 处理图像（下）

    我们拆解分析这个公式，以了解它的计算原理： (y-1)因为我们使用非0坐标值定义像素的(x, y)坐标位置，所以需要将坐标值减1。...这个方法可以接受 3 个或 7 个参数：ImageData对象、绘制像素数据的原点坐标(x, y)、所谓脏矩形的原点坐标(x, y)、脏矩形的宽度和高度。...为此，需要将它们转换为以 0 开始的像素位置坐标 (x, y)，就像是没有块存在时那样。...然后，再加上所访问的块中像素的列数（例如，10），这样就得到没有块时的x轴确切坐标(250+10=260)。对y轴重复这个过程，就可以得到开始修改像素颜色值的位置坐标(x, y)。...其原因是，除非(x, y)是整数，否则这个返回的素引将是错误的，所以我们使用floor方法将值取整为下一个最小整数（例如，3.567取整后变成3）。

    1.7K10

    卷积神经网络失陷，CoordConv来填坑（附代码＆视频）

    但在涉及坐标建模的任务上（如目标检测、图像生成等），其优势反而成为了缺陷，并潜在影响了最终的模型性能。...我们现在要求网络生成一个简单的像素而不再是 9×9 的像素。其实给定解决单像素任务的方法，我们可以进一步使用转置卷积将这一个像素扩展到拥有较多像素的方块，这一直观想法也通过我们的实验得到证实。...第一个像素（顶行）是训练集中的结果，如预期那样模型有比较正确的预测，虽然在目标像素外还是存在一些概率。...下一个像素（中间行偏右）在测试集中也是正确的，但因为目标的周围像素捕获了相差不大的概率，所以模型仅仅只是勉强正确。而最后的像素（底部偏右）则是完全错误的。...如果我们训练卷积网络来将图像信息压缩为标量坐标——更接近普通的图像分类，会怎样？ 结果发现，在监督回归任务上同样效果不佳。在图 10 中，左边的点表示正确的像素坐标，中间的点表示模型预测。

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    OpenGL ES-3D图形变换知识

    也就是说，每个顶点的x，y，z坐标都应该在-1.0到1.0之间，超出这个坐标范围的顶点都将不可见。我们通常会自己设定一个坐标的范围，之后再在顶点着色器中将这些坐标转换为标准化设备坐标。...然后将这些标准化设备坐标传入光栅器(Rasterizer)，再将他们转换为屏幕上的二维坐标或像素。...裁剪空间 在一个顶点着色器运行的最后，OpenGL期望所有的坐标都能落在一个给定的范围内，且任何在这个范围之外的点都应该被裁剪掉(Clipped)。...在投影矩阵所指定的范围内，坐标(1250，500，750)将是不可见的，这是由于它的x坐标超出了范围，随后被转化为在标准化设备坐标中坐标值大于1.0的值并且被裁剪掉。...一旦所有顶点被转换到裁剪空间，最终的操作——透视划分(Perspective Division)将会执行，在这个过程中我们将位置向量的x，y，z分量分别除以向量的齐次w分量；透视划分是将4维裁剪空间坐标转换为

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