如何将高斯法线与直方图匹配？
高斯法线与直方图匹配是一种用于图像处理和计算机视觉中的技术，用于将两个图像的颜色和亮度进行匹配，以实现图像的风格迁移或色彩校正等目的。
高斯法线是指通过对图像进行高斯滤波得到的图像的梯度信息。高斯滤波是一种平滑图像的方法，通过对每个像素点周围的像素进行加权平均来减少噪声。高斯法线可以用于图像的边缘检测、纹理分析等应用。
直方图匹配是一种通过调整图像的像素值分布来实现图像颜色和亮度的转换的方法。它通过计算两个图像的像素值分布的累积分布函数（CDF），并将一个图像的像素值映射到另一个图像的像素值，从而实现两个图像之间的颜色和亮度的匹配。
具体实现高斯法线与直方图匹配的步骤如下：
- 对两个图像分别进行高斯滤波，得到它们的高斯法线图像。
- 计算两个高斯法线图像的直方图，得到它们的像素值分布。
- 对两个直方图进行归一化，使它们的累积分布函数（CDF）在[0,1]范围内。
- 对一个图像的每个像素值，通过查找另一个图像的CDF，找到对应的像素值，并将其替换为对应的像素值。
- 重复步骤4，直到所有像素值都被替换。
- 得到匹配后的图像。
高斯法线与直方图匹配可以应用于许多领域，例如图像风格迁移、图像色彩校正、图像增强等。在图像风格迁移中，可以使用高斯法线与直方图匹配来将一张图像的风格转移到另一张图像上，从而实现风格的迁移。在图像色彩校正中，可以使用高斯法线与直方图匹配来调整图像的颜色和亮度，使其更加自然和准确。
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更多关于腾讯云图像处理相关产品和服务的信息，可以参考腾讯云官方网站的以下链接：
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我正在运行一组点云之间的模型-场景匹配，以测试匹配结果。
匹配基于3D特征，例如法线和点特征直方图。
我的问题是，如何测试在最近邻估计步骤中选择不同半径值的准确性。
我需要在杯子/刀/悍马等对象中使用这些值进行正常估计、重采样和直方图。
我尝试使用具有不同半径值的pcl可视化工具来可视化这些对象，并选择哪个可以提供正确的法线(就法线方向与曲面的垂直程度而言)。
但我认为这种视觉测试是不够的，我想知道是否有一些经验方法来估计最佳半径值。
我非常感谢任何建议或帮助，分享您的想法:)
谢谢。
浏览 2提问于2016-04-10得票数 2
1回答
在SIFT中描述符是如何匹配的？
、、、、
简介：
我试图获得匹配描述符的直觉。我知道python中有一些方法可以查找关键点、绘制关键点或将它们与图像匹配。
我想问的是：
我的问题是如何获得描述子匹配的直觉。我们如何比较他们，看看我们是否找到了匹配的？
我已经知道的：
SIFT中的描述符是128维向量(16x16大小窗口被划分为4x4个子块，每个块是一个bin大小8直方图)。
浏览 2提问于2020-06-13得票数 0
2回答
我有两个关于拟合高斯曲线到直方图峰值的问题。我的第一个问题是一个非常基本的问题：
我怎样才能把高斯曲线拟合成整个直方图呢？这是否意味着我必须找出并计算直方图的均值(R)和偏差(ϭ)，并将它们放入高斯曲线的公式中？
下面的例子是对的吗？：假设(作为一个例子)我有一个有5个颜色值的图像的直方图。在X轴上有这5个颜色值，在Y轴上有每个颜色值的频率。即：
值1: 1次
数值2: 4倍
数值3: 7倍
数值4: 3倍
数值5: 2倍
现在平均值()是3(= 3)。
偏差(ϭ)为0.9 (ϭ= 0.9)。公式：
现在我用公式中的这些值来计算我的高斯曲线？
对吗？不幸的是，我对数学背景有点不确定
浏览 13提问于2009-12-20得票数 4
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如何将直方图A标准化，使每个bin的和为1
将直方图除以垃圾箱的宽度，如何绘制？
我有这个
dist = rand(50)
average = mean(dist, 1);
[c,x] = hist(average, 15);
normalized = c/sum(c);
bar(x, normalized, 1)
在这种情况下，n = 50
求均值和方差^2的公式是什么？我们写的是distribution?.，但是怎么写？，你是如何绘制均匀分布和正态分布的？
直方图必须接近正态分布。
浏览 3提问于2011-03-14得票数 2
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我试图将高斯噪声添加到灰度图像中，然后显示其直方图。它显示高斯曲线，但有0和255灰度值的高度。它不是应该是纯高斯曲线吗？
以下是我的代码
clc
clear all
I = imread('lena.tiff');
I = rgb2gray(I);
N = imnoise(I,'gaussian',0,0.025);
figure; [counts,x] = imhist(N);
stem(x,counts);
浏览 0提问于2014-12-10得票数 3
我有一个值的数组，我试图对其拟合一个概率密度函数。我使用distplot绘制了直方图，如下所示： x = [ 17.56,
162.52,
172.58,
160.82,
182.14,
165.86,
242.06,
135.76,
122.86,
230.22,
208.66,
271.36,
122.68,
188.42,
171.82,
102.30,
196.40,
107.38,
192.35,
179.66,
173.30,
254.66,
176.12,
75.365,
135.78,
103.66,
183.50,
1
浏览 59提问于2021-05-11得票数 0
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我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40，但是这是什么呢？我认为由于正态分布的宽度是0.2，我认为变量的范围应该在-1到1之间，对吗？那么为什么hist显示从-40到40呢？如何知道随机变量的实际范围？谢谢。
浏览 3提问于2012-07-16得票数 1
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如何绘制高斯过直方图
、、、
我如何能够在我的代码生成的直方图上绘制一个高斯呢？下面是我的代码。它工作得很好，并生成了一个直方图，但是我很难添加一个高斯曲线，因为我才刚刚开始使用pyplot。我也在为所涉及的数学而挣扎！
浏览 5提问于2015-05-08得票数 1
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4回答
当我将高斯噪声添加到数组中时，直方图不应该是高斯的吗？虽然噪声是随机的，但分布应该是高斯的，对吗？这不是我想要的。
A=zeros(10);
A=imnoise(A,'gaussian');
imhist(A)
浏览 0提问于2010-07-26得票数 0
1回答
拟合泊松分布与正态分布
、、、、
我有一组数据。为了知道它们的分布，我绘制了这些数据的直方图，这给了我一个泊松分布。我想用高斯来拟合我的数据。在Matlab环境下，能把泊松分布拟合成高斯分布吗？
浏览 6提问于2014-09-28得票数 1
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3回答
有没有的3D等价物可用于MATLAB？我希望将高斯滤波应用于3D直方图。我打算自己实现它，创建一个(3D)高斯过滤器，然后循环直方图中的每个元素，并汇总相应的数据条目。
然而，如果已经有了一些东西，或者更聪明的方式，我不想自己以一种缓慢而低效的方式来实现它。
浏览 0提问于2011-06-13得票数 7
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我想使用高斯混合模型来返回像下面的图像，除了适当的高斯。
我正在尝试使用python sklearn.mixture.GaussianMixture，但失败了。我可以把每个峰值看作是任意给定x值的直方图的高度。我的问题是:我是否需要找到一种方法将这个图转换成一个直方图并删除负值，还是有一种方法可以直接将GMM应用到这个数组上来生成红色和绿色的高斯信号？
浏览 3提问于2018-08-02得票数 6
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可能重复：
我有一组数据，在直方图中作图时是高斯分布。我从如下所示的.csv文件中读取了数据：
"values"
1.29989
1.15652
1.27818
1.19699
1.28243
1.19433
1.10991
...
用data<-read.csv("~/peak.csv") ..。所以我用hist(data$values)创建了一个直方图。我想要能够拟合一个高斯到这个直方图，并比较拟合函数的σ和平均数与根据数据计算的σ和平均数。
我所看过的所有地方都提到了nls和glm，但我不知道如何使用这些函数来拟合高斯直方图，即使在做了?
浏览 9提问于2013-01-24得票数 1
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3回答
我有一些噪音很大的直方图数据，构成了一系列的峰值。我需要找到第一个区域下的区域，所以我计划做样条曲线拟合，并利用导数找到相关的平稳点(即第一个槽)。然而，我不知道如何获取拟合数据的导数(或者实际上如何拟合数据)。
浏览 6提问于2014-02-12得票数 0
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1回答
这是一些物理实验的结果，可以用直方图[i, amount_of(i)]表示。我认为结果可以通过4-6个高斯函数的混合来估计。
Python中有没有一个包可以将直方图作为输入，并返回混合分布中每个高斯分布的均值和方差？
原始数据，例如：
浏览 4提问于2013-01-07得票数 12
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给定一个直方图，我想训练一个高斯混合模型：
int calcGMMThreshold(cv::Mat & hist, cv::Mat & labels){
cv::Mat samples(hist.rows,2, CV_32FC1); // for building 2 dim samples
// output variables
cv::Mat probs, log_likelihoods;
// building 2 dimensional Mat -->[value][#value]
for(int i = 0; i<
浏览 3提问于2015-06-25得票数 1
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在python中使用matplotib可以提供一个简单的直方图，方法是提供要与权重列表一起绘制的项目列表，这样，每个项目对其所属的容器的贡献就可以根据其权重进行调整。
import matplotlib.pyplot as plt
...
plt.hist(items, weights = weightsOfItems)
我试图绘制两个值的六角形bin直方图，这可以使用
plt.hexbin(xValues, yValues)
和以前一样，我希望每对对它所属的垃圾箱的贡献根据权重列表进行调整。从看来，我应该能够通过为参数C提供一个输入来做到这一点，即
plt.hexbin(xValues,
浏览 1提问于2016-07-19得票数 5
2回答
用倾斜高斯拟合直方图
、、、
我想用倾斜的高斯函数来拟合直方图。我从一个文本文件中获取数据：
rate, err = loadtxt('hist.dat', unpack = True)
然后将它们绘制成直方图：
plt.hist(rate, bins= 128)
我可以用一个简单的高斯函数来实现，因为scipy包含了这个函数，但没有偏斜函数。我该如何继续呢？
可能，返回的拟合优度测试将是最好的。
浏览 1提问于2014-09-18得票数 3
2回答
我读了一篇关于体素锥追踪的论文，然后发现了这个词。那么，什么是高斯波瓣还是一般的高斯瓣？
我是在计算机图形学、BRDF和NDF的背景下提出的。
浏览 0提问于2018-02-22得票数 3
我有一个由两个重叠的高斯分布组合而成的分布，我想将高斯分布拟合到它的直方图中。我知道Matlab中的histfit做得很好，但对于1个高斯函数。对于默认提供的其他类型的分布，histfit(data，bin，dist)也是如此，但其中不包括两个正态分布。
我如何通过histfit进行这种双正态拟合？
浏览 0提问于2012-11-04得票数 2
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我有一个形状为5和10的二维数组。所以，有10个值的5个不同的数组。我希望得到一个直方图，看看哪个数组在直方图的低端和高端。希望这是合理的。我是附加一个例子的图像，我的意思(标签为示例)。
寻找一个直方图，但直方图是根据每个数组的最高和最低分布来组织的。
我在用Python做这件事上有困难。我尝试了几种方法
# setting up 2d array
import numpy as np
from scipy import signal
np.random.seed(1234)
array_2d = np.random.random((5,20))
我以为您可以这样绘制每个数组的所有
浏览 13提问于2022-05-04得票数 0
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我发现可以用sklearn.mixture.GaussianMixture (参见)用sklearn (例如直方图，见第一张图)将高斯混合模型拟合到一维信号中。
我现在想要在2维上拟合高斯混合模型(例如，见第二张图)。这也有可能吗？
浏览 1提问于2018-02-08得票数 0
我有一个随机的三维空间，你可以一步一步地走。在1000步之后，你很可能最终会得到3333333333,3333,333。我看到了2000年的审判。
我想把结束点画成三维直方图。我认为它应该像三维高斯。我的问题是，如果你直接取结束的x-y坐标并绘制它们，你就会得到一个椭圆形的形状。我觉得这是意料之中的。这些端点位于随机游动结束后形成的平面上。下面是直方图的图片
这是x-y结尾点的二维图.
如何将结束点从“锥”转换成精确的x-y坐标。我觉得二维应该像个圆圈。谢谢
浏览 1提问于2020-04-27得票数 0
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我想在MATLAB中生成一幅多重高斯图像。这张照片包括三个圆圈。每个圆的强度服从高斯分布。总之，图像的直方图将是一个与预期直方图相同的多重高斯分布。
这是我的密码。然而，它没有达到我的预期直方图。你能帮我生成一个像上面这样的直方图的图像吗？
rows=256; columns=256;
grayImage=zeros(rows,columns);
t = linspace(0,2*pi,50); % approximated by 100 lines
r = (rows-10)/2; % circles will be separated by a 10 p
浏览 2提问于2016-03-01得票数 3
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我的代码到目前为止，我对编程非常陌生，并且已经尝试了一段时间。 在这里，我将Box-Muller transform应用于从random uniform采样开始的大约两个Gaussian normal distributions。然后，我为它们创建了一个直方图。 现在，我想将获得的直方图与“真正的东西”进行比较:一个标准的Bell curve。如何绘制这样的曲线来匹配直方图？ import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 10000
z1 = np.random.uniform(0, 1.0, N)
z2 = np.rando
浏览 32提问于2020-01-15得票数 2
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我在MATLAB中使用了这种形式的am密度函数。
[f,xi] = ksdensity(x)
文档说"f是在xi中的点上计算的密度值的向量……密度是在覆盖x中数据范围的100个等间距的点上计算的。“
现在，我的xi值覆盖的范围比x中的数据大得多。为什么会这样？
对于我的数据，
>> min(x)
ans =
-2.2588
>> min(xi)
ans =
-6.8010
>> max(x)
ans =
6.5326
>> max(xi)
ans =
11.0748
我知道我可以自己指定一个x
浏览 6提问于2012-05-01得票数 1
我想对RGB图像实现一个简单的噪声校正方案。图像在随机位置包含一些垃圾像素。因此，我正考虑这样做：
分割图像。
计算每个区段的直方图。
分析直方图，并转储像素，这些像素在直方图的分布中是可以忽略的。
我正在使用openCV。我已经实现了步骤1和步骤2，但是我无法找到每个直方图bin中的像素数。请帮帮忙
浏览 2提问于2013-03-03得票数 1
5回答
我有两个直方图。
int Hist1[10] = {1,4,3,5,2,5,4,6,3,2};
int Hist1[10] = {1,4,3,15,12,15,4,6,3,2};
柱1的分布为多模型；
柱2的分布为单峰单峰型。
我的问题是
有任何方法可以通过编程确定发行类型吗？
如何量化这两个直方图是否相似/不同？
谢谢
浏览 8提问于2010-05-27得票数 8
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模拟相关多元数据
、、、、
我试图从历史飓风数据中得到合成的结果。在我的问题中，飓风是由一组描述符(即风暴大小、风暴强度、风暴速度和风暴方向)参数化的--所有这些都引用了飓风穿过某些海岸线时的值。这些实现将用于对飓风引发的洪水进行概率预测。假设历史飓风数据来自某种潜在的多元分布。其想法是从这种基本分布(保持矩、相关、物理界，如正风暴大小等)中提取更多的样本。
我已经实现了最近邻高斯色散方法，由泰勒和汤普森提出的技术改进-发表在计算统计和数据分析，1986年。我想看看有没有更好的方法来做这件事。
数据样本(1940-2005年墨西哥湾飓风)：
def TT_alg(data_list, sample_size,
浏览 2提问于2013-09-28得票数 2
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我希望每个人都健康并保持安全。
我现在有以下图
<code>B0</code>
。我想最终在y=0的x=0绘制一个高斯分布。橙色线条基本上是95%的置信区间：
<code>B1</code>
我应该尝试交换轴和绘图吗？有没有更好的方法呢？我现在用matplotlib和python绘图。是否有更好的库可供绘制？请让我知道。
谢谢!
我有以下代码：
<code>A2</code>
浏览 11提问于2020-11-20得票数 2
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从其面积估计高斯高度
、、、
我们(我和我的同事)得到了一个设备，它每秒钟向我们发送大量离散整数数据(强度)，这些数据往往具有高斯分布。这些伪高斯是一个接一个地流动的，我们应该尽可能快地从每个高斯中心选取最大的强度。此外，这些数据含有噪声，因此不能说每个高斯可以分离为两个单调的部分=>，我们不能依赖简单的事实，如果数据开始下降，我们会找到最大值。
我的大学提出了一个想法：
引入一个强度阈值来分离高斯信号
每个高斯的和强度估计其面积，然后估计其高度
但问题是，我如何从它的面积快速估计这个伪高斯的高度呢？
更新：
更清楚的是，我得到的强度表示高斯的“函数值”，或者说它们代表直方图箱的高度。
浏览 0提问于2014-10-29得票数 2
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当使用seaborn的函数时，设置kind=reg将用回归线、外部直方图和估计的核密度绘制散点图。
我想得到所有这些，但不是核密度估计。然而，似乎kind开关要么给了我全部，要么什么也没有。唯一可行的选择是使用一个标准的regplot，然后手动添加它周围的直方图。有什么更方便的方法吗？
浏览 1提问于2018-10-14得票数 0
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我在直方图中有一幅多变量高斯分布的图像。我想把图像分割成两个区域，这样它们都能遵循正态分布，就像直方图中显示的红色和蓝色曲线一样。我知道高斯混合模型可能对此有效。我试着使用fitgmdist函数，然后对这两个部分进行聚类，但仍然不能很好地工作。如有任何建议，将不胜感激。
下面是我的应用程序的Matlab代码。
% Read Image
I = imread('demo.png');
I = rgb2gray(I);
data = I(:);
% Fit a gaussian mixture model
obj = fitgmdist(data,2);
idx =
浏览 3提问于2017-06-21得票数 5
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Y通道高斯模糊图像直方图
、、、、
我是计算机视觉和图像处理的新手，无论如何，我正在尝试计算图像y_channel的直方图，它以前被cv2.GaussianBlur模糊并从BGR颜色空间转换到YCr-cb颜色空间。然而，最终的结果并不完全是我所期望的，它似乎不具有高斯分布的典型外观。以下是我的图像和情节。
这是代码片段。
cv2.imwrite("/home/carlo/face.png", roi2)
img = cv2.imread('/home/carlo/face.png')
yuma = cv2.split(img)[0]
Hi
浏览 1提问于2013-02-10得票数 1
我有两个数字列表(长度不同)。使用Python，我想用10个桶计算直方图。然后我要用标准核平滑这两个直方图(均值为0的高斯核，sigma=1)，然后计算这两个平滑直方图之间的KL距离。我发现了一些关于直方图计算的代码，但不确定如何应用标准内核进行平滑，然后如何计算KL距离。请帮帮忙。
浏览 1提问于2014-02-27得票数 4
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我用的是海航
Seaborn.distplot(a = my_data)
。注意，我没有指定fit参数或任何其他参数。因此，我得到了my_data的直方图(由海运自动分配的回收箱数量)和一条曲线拟合到直方图。
现在，我的问题是如何得到拟合曲线的参数？除数图只是返回ax，我假设它有拟合曲线上的点，而不是参数。
浏览 5提问于2020-03-03得票数 1
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关于本题，我已经在GLSL中成功地实现了Sobel边缘检测过滤器。下面是过滤器的片段着色器代码：
#version 330 core
in vec2 TexCoords;
out vec4 color;
uniform sampler2D screenTexture;
mat3 sx = mat3(
1.0, 2.0, 1.0,
0.0, 0.0, 0.0,
-1.0, -2.0, -1.0
);
mat3 sy = mat3(
1.0, 0.0, -1.0,
2.0, 0.0, -2.0,
1.0, 0.0, -1.0
);
浏览 0提问于2016-06-19得票数 13
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1回答
我是计算机视觉的新手，开始学习计算机视觉社区中一个非常流行的话题，那就是SIFT。但我对一个实现细节感到困惑：
在检测到关键点之后，我们必须构建4x4的局部直方图，作为最终的SIFT描述符，对吗？每个局部直方图包含4x4像素的局部邻域的方向。所以总的来说，我们有16乘以16等于256像素，它们在关键点周围的邻域内。因此，这个邻域是一个16x16像素的网格。
但是这个邻域是如何详细确定的呢？邻域是否按照关键点的方向旋转？此256像素邻域内的像素是否根据检测到关键点的比例进行分隔？
感谢大家的帮助！
浏览 0提问于2016-08-18得票数 0
我正在使用具有零均值和单位方差的numpy绘制一组3D高斯样本：
cov = np.zeros((3,3), dtype=np.float32)
np.fill_diagonal(cov, 1.0)
data_values = np.random.multivariate_normal([0.,0.,0.], cov, size=5000) # 5000 x 3
我可以画出每个维度，然后看到高斯。
我无法绘制完整的三维高斯，所以为了验证我计算了data_values中每个样本与原始(0,0,0)之间的距离。
dist_from_center = np.sqrt(np.sum(
浏览 4提问于2017-06-06得票数 4
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我想要计算数据的置信区间。我绘制了他们的直方图。我发现它可能遵循多元正态分布。
如何将多元高斯分布划分为分离高斯分布？我认为有可能创建每个集群都呈现一个高斯的集群。但我不知道该怎么做。
我想提取每个高斯的参数？西格玛
我不知道如何计算它们的整个置信区间:通常，我知道在计算一个高斯分布的置信区间时，我使用：
sigma=1 mean=0 ci = scipy.stats.norm.interval(0.95，loc=mean，scale=sigma)打印(Ci)，但σ，平均值对于每个高斯都是唯一的。
多元正态分布的对数似然是什么工作？为什么要做这样的测试？
将numpy导入为np
浏览 2提问于2019-02-21得票数 1
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我试图在EKG上重新创建轨迹，然后将它们覆盖到一个新的网格上，但我被如何最好地跟踪实际轨迹所困。在接下来的图片中，有6个不同的轨迹，我想在一个带有网格的白色背景上重新创建。任何帮助都将不胜感激。
我设法找到了边缘，并从jpg中裁剪了它，所以我剩下的只有这张图片：
我试图用OpenCV的findContours或Hough Line变换来检测轨迹，但在高斯模糊后我的边缘发现给我留下了：
。。这不是很有帮助。
hough线如下所示：
谁能给我指个方向？提前谢谢。
编辑：
我做了局部直方图，然后是高斯模糊和另一个Canny边缘检测。局部直方图图像为：
然后，精明的边缘检测是：
浏览 13提问于2017-02-16得票数 2
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我试着用Python做一个直方图，就像我在R里做的一样，我怎么做呢？
R：
age <- c(43, 23, 56, 34, 38, 37, 41)
hist(age)
Python：
age = (43, 23, 56, 34, 38, 37, 41)
plt.hist(age)
浏览 0提问于2019-09-02得票数 3
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我想问一下在游戏中如何在斜坡上移动汽车。为此，我使用THREE.js应用程序接口在JavaScript中构建了一个游戏。我想要检测斜率，我搜索了很多关于如何找到斜率的方法，发现斜率是垂直距离除以水平距离。在THREE.js中，我们有两个坐标X和Z，在这种情况下，我们如何检测水平距离，因为垂直距离是高度，在这种情况下，垂直距离是Y轴。
在这方面帮助我
浏览 1提问于2013-03-05得票数 0
我有一个数据集，它是一个数字数组，比如a=a1，a2，.....以及数据w=w1、w2、w3的权重……我已经使用numpy直方图包计算了直方图，它给出了hist数组。现在我想计算这个概率分布函数的中位数，以及中位数周围68%的等高线。记住，我的数据集不是高斯的。
有人能帮上忙吗？我使用的是python。
浏览 75提问于2016-10-06得票数 4
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1回答
正确解释正态分布的直方图
、、、
下面是一些时间序列数据的直方图。我试着找出数据中的异常。我想尝试的第一个基本方法是:如果数据服从正态分布，那么任何高于或低于3个标准差的数据都将被视为异常值。直方图看起来并不真的像钟形曲线，或者可能是我解释错了？我还做了一些正态性检验，如Shapiro Wilk检验，D‘’Agostino检验和Pearson‘s Test & Anderson-Darling检验，根据所有这些检验，我的数据都是不正常的。尽管如此，我还是想应用3个标准差概念(Z分数)，并检查我是否能够识别异常。所以，我这样做了，下面是结果。看起来，似乎异常被正确识别了。那么，我对直方图的理解不正确吗？ ? ?
浏览 39提问于2019-08-30得票数 0
我无法在我绘制的立方体的所有面上获得正确的阴影。我得到了一个平滑的过渡，从一个面到另一个面，它没有正确地显示边缘。
一个不同的面(在那里我得到了想要的边缘)，我得到了阴影，它显示了组成那个面的两个三角形。我认为问题出在我指定的法线上。我正在附加我的顶点和法线矩阵以及我的顶点和片段着色器代码。顶点和法线矩阵是相同的。
我猜问题出在法线上，但我几乎尝试了所有的方法，但效果没有改变。
//normal matrix and vertex matrix are same
static const float normals[]=
{
//v0,v1,v2,v3,
浏览 1提问于2011-06-04得票数 3
我有一个关于拟合和获取随机数的问题。
情况是这样的：
首先，我有一个来自数据点的直方图。
import numpy as np
"""create random data points """
mu = 10
sigma = 5
n = 1000
datapoints = np.random.normal(mu,sigma,n)
""" create normalized histrogram of the data """
bins = np.linspace(0,20,21)
H, bi
浏览 2提问于2012-11-20得票数 8
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我的问题可能和类似。使用qplot，我使用以下命令创建了7个直方图：
(qplot(V1, data=data, binwidth=10, facets=V2~.)
对于每个切片，我想添加一条拟合高斯曲线。当我尝试使用lines()方法时，我得到了错误：
Error in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...) :
plot.new has not been called yet
正确执行此操作的命令是什么？
浏览 4提问于2011-08-25得票数 9
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1回答
我花了几天时间寻找这个问题的答案--我怎样才能访问新创建的三角形，并为它们生成法线呢？我遵循了以下教程中的大部分着色代码：http://www.richardssoftware.net/2013/09/bump-and-displacement-mapping-with.html
我想使用这些法线，这样我就可以正确地点亮新的三角形，作为我的位移映射实现的一部分。这能办到吗？我的另一个想法是使用凹凸映射和位移映射，以得到正确的法线和双切线。这会不会太过分了？看上去对吗？
如有任何建议，将不胜感激。
谢谢
浏览 0提问于2019-03-05得票数 0
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