我使用mayavi.mlab显示从图像中提取的三维数据。数据如下:
3D相机参数如3线沿x, y, x方向绕相机中心,通常用于大约20个相机使用mlab.plot3d()。
三维着色点在空间中约4000点使用mlab.points3d()。
对于(1)我有一个函数,为每个摄像机分别画每条线。如果我是正确的,所有这些线是添加到梅拉维管道为目前的场景。在mlab.show()上,场景需要大约10秒的时间来渲染所有这些行。
因为(2)我找不到一种方法一次用每个点用不同的颜色绘制所有的点,所以现在我用mlab.points3d(x,y,z, color = color)迭代。我一直在等
我试图围绕一个物体的三维元素来使它们可以选择。
在2D形状下,使用Shap非常容易。
const shape = new Shape();
if (!points.length) return shape;
for (const point of points) shape.lineTo(point[0], point[1]);
if (mousePos) shape.lineTo(mousePos[0], mousePos[1]);
return shape;
我在想,在3D中,我可以用鼠标在实体周围画,用点云填充空白处,然后用光栅机迭代每个点,这样就可以调整到与网格最接近的摄像机
我正在使用python,我遇到了以下问题:
我的数据是由三维点组成的,实际上可以制作一个简单的散点图。因此,我必须将数据“放入”网格中。
我是通过使用三维直方图(使用3D直方图还有其他优点)来实现这一点的:
import numpy as np
"""Where x,y,z are given and binx,biny,binz are calculated some steps before"""
values = np.column_stack((x,y,z))
H, edges = np.histogramdd(values, bins
我想将“单变量引导”扩展到“多元引导”,这意味着在第一步中,我使用以下代码从一维向量中随机抽取:
s = RandStream.getGlobalStream();
reset(s)
n = 100000; % # of independent random trials
h = 52; % horizon
T = size(Resid_standard, 1);
Resid_bootstrapped = Resid_standard(unidrnd(T, h, n));
现在,基本向量Resid_standard不