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Unity基础教程系列(新)（六）——Jobs（Animating a Fractal）

这是通过在子项的transform属性上调用SetParent并将当前分形的变换作为第一个参数来实现的。第二个参数控制Unity是否应调整孩子的transform，以保持其当前的世界位置。...这次，我们将创建一个四元数来表示当前增量时间的旋转，并且角速度与以前相同。在Update开始时执行此操作。 ? 让我们从根部件开始。在循环之前检索它，并将其旋转乘以增量旋转。 ?...所有其他部件的旋转和位置都需要进行相同的调整。我们还重新处理了缩放递减的情况。 ? 3.2 变换矩阵 变换组件提供用于渲染的变换矩阵。由于我们的部件不再具有这些组件，因此我们需要自己创建矩阵。...随着我们不断将四元数彼此相乘，连续的微小误差变得越来越复杂，直到结果不再被视为有效的旋转为止。这是由我们每次更新累积的非常小的旋转引起的。 解决方案是从每次更新时使用新的四元数开始。...但是，切换到最右边的显示模式（.LVM IR优化诊断）有助于了解Burst的功能，这很有用。它当前包含以下对我有用的信息： ?

3.4K31

线性代数的本质课程笔记-特征向量／特征值

前面介绍过，一个矩阵代表的是一种线性变换，考虑二维空间中的某个线性变换，它将i即[1,0]变换到[3,0]的位置，将j即[0,1]变换到[1,2]的位置，那么对应的矩阵就是[3,1;0,2]（先说一下写法...假设我们的坐标系基向量分别是[1,0]和[0,1]，那么矩阵[2,-1;1,1]的意思可以理解为，将我们空间中的[1,0]、[0,1]，转换到另一个空间中的[1,0]、[0,1]，而另一个空间中的[1,0...因此，矩阵[2,-1;1,1]所代表的线性变换，可以理解为将另一组坐标系下某一个向量的坐标，转换到我们这组坐标系下的坐标，同样的，矩阵[2,-1;1,1]的逆代表将一个向量在我们坐标系下的坐标，转换成另一个坐标系下的坐标...首先要将一个向量在另一个坐标系中的坐标转换到我们的空间中坐标，然后在进行线性变换M，最后在变回到另一个空间中的坐标： 最后还是最开始的例子，假设想让在我们的坐标系下得到的特征向量（因为直线上所有的向量都可以作为特征向量...-1;0,1]（基变换矩阵可以将另一个坐标系下的坐标转换为我们这个坐标系下的坐标）。

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ICML 2021 | 基于装配的视频无监督部件分割

02 方 法 我们的方法基于一个假设，即视频中的运动物体是由不变的部件组成，视频中帧与帧的区别只是部件的不同位置和缩放之间的区别，通过部件之间的仿射变换，我们可以将视频中的一帧转换为另一帧。...对于单张图片来说，部件的分割装配过程如下图所示。首先，我们利用编码器把输入图片编码为部件特征和部件变换。然后，其中的部件特征将通过解码器生成相应的部件图片和部件蒙版。...最后，这些部件图片将根据对应的部件蒙版被组装成最终的图片。 ? 部件分割装配的结构 而在训练时，我们每次随机从视频中选择两帧作为源图片和目标图片。...在此基础上，我们可以通过逆变换将源图片的部件特征变换到标准特征，然后再利用目标图片的变换得到新的变换特征，通过这个新的特征可以生成预测的目标图片。 ?...而进一步地，我们限定变换为只包括旋转、缩放、平移的仿射变换，并且假定在标准特征空间中每个部件的中心在原点位置，同时协方差矩阵为单位矩阵。

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Flutter 流体滑块

下面的演示视频显示了如何在颤动中创建流畅的滑块。它显示了如何在flutter应用程序中使用flutter_fluid_slider软件包来工作流体滑块传送带。...value： 此属性是必需的，并且用于此滑块的当前选定值。在与该值相对应的位置上绘制滑块的拇指。 **min：**此属性用于用户可以选择的最小值。默认值为0.0。必须小于或等于[max]。...在内部，我们将添加值，表示此滑块当前选择的值。添加将为流体滑块创建的变量。当用户开始为滑块选择新值时，我们将添加onChanged方式调用。在内部，我们将添加**setState（）。...另外，我们将添加滑块颜色。当我们运行应用程序时，我们应该获得屏幕的输出，如屏幕下方的截图所示。 img 现在，我们将创建另一个FluidSlider（）。...在此滑块中，我们将添加开始意味着小部件将显示为最小标签。我们将显示“money-off”图标。如果未提供，则该min值显示为文本。

11.6K20

透析矩阵，由浅入深娓娓道来—高数-线性代数-矩阵

通过矩阵内所描述的变化规则从一个状态变换到另一个状态。变换可以理解为事物本身的变化，也可以理解为坐标系的变化。...比如[-1,2]就这样表示： 我们可以通过某种运算，把空间里的一个点“移动”另一个位置。...矩阵转置的推理        将一个矩阵转置之后,再次转置一次,便会得到原来的矩阵.         对于任意的对角矩阵D,都有转置矩阵DT=D,包括单位矩阵I也是如此....1.它提供了用矩阵运算把二维、三维甚至高维空间中的一个点集从一个坐标系变换到另一个坐标系的有效方法. 2.它可以表示无穷远的点。n+1维的齐次坐标中如果h=0，实际上就表示了n维空间的一个无穷远点。...在矩阵M中.向量p从[1 0 0]变换到[2 1 0],q从[0 1 0]变换到[-1 2 0],r未发生变化.然后我们图形的右上点会再次发生缩放和旋转的变换. 得到效果图如下所示.

7.1K151

万字长文 | 线性代数的本质课程笔记完整合集！

所以说，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...在第三讲中我们已经知道，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...那么想要知道什么样的线性变换可以将二维空间中的基向量i和j变换到一维空间中的基向量u，只需要知道i和j变换后的位置即可。...前面介绍过，一个矩阵代表的是一种线性变换，考虑二维空间中的某个线性变换，它将i即[1,0]变换到[3,0]的位置，将j即[0,1]变换到[1,2]的位置，那么对应的矩阵就是[3,1;0,2]（先说一下写法...因此，矩阵[2,-1;1,1]所代表的线性变换，可以理解为将另一组坐标系下某一个向量的坐标，转换到我们这组坐标系下的坐标，同样的，矩阵[2,-1;1,1]的逆代表将一个向量在我们坐标系下的坐标，转换成另一个坐标系下的坐标

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【GAMES101】观测变换

，而找一个好位置放好摄像机并调好角度就是视图变换，而最后拍照成像的这个过程就是投影变换 怎么实现这个视图变换呢？...如果直接考虑从g旋转到-z，t旋转到y，以及g×t旋转到x，这个比较复杂，但是反过来旋转就比较简单的可以写出变换矩阵，所以我们需要的变换矩阵就是这个简单变换矩阵的逆矩阵，又因为旋转矩阵是正交矩阵，正交矩阵的逆矩阵就是其本身的转置矩阵...，所以这个简单的旋转矩阵转置就是我们需要的旋转矩阵 投影变换 投影变换就是为了实现将三维的事物展示在二维上 这个透视投影呢就是近大远小，而正交投影就是相当于这个摄像机放在无限远处，那么这样近处和远处的大小看起来也是一样的了...正交投影变换 正交投影变换就是相当于把所有的点都移到XoY这个平面上，相当于这个z坐标不要了 为了显示所有的点，我们将所有的点都限制在[-1，1]里面来 但是这样分不清远近，因此我们希望限制在一个正方体里面去...和y做分析哈，那么挤压后的这个x和y就可以通过先前近平面的n和远平面的z的比值乘以x和y得到 因此我们就可以找到一个这么一个对应关系使得这个点挤压过去，但是这个z会变成什么样我们还不清楚 那么现在这个从透视投影变换到正交投影的变换矩阵已经有了雏形了

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线性代数的本质课程笔记完整合集

所以说，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...在第三讲中我们已经知道，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...那么想要知道什么样的线性变换可以将二维空间中的基向量i和j变换到一维空间中的基向量u，只需要知道i和j变换后的位置即可。...前面介绍过，一个矩阵代表的是一种线性变换，考虑二维空间中的某个线性变换，它将i即[1,0]变换到[3,0]的位置，将j即[0,1]变换到[1,2]的位置，那么对应的矩阵就是[3,1;0,2]（先说一下写法...因此，矩阵[2,-1;1,1]所代表的线性变换，可以理解为将另一组坐标系下某一个向量的坐标，转换到我们这组坐标系下的坐标，同样的，矩阵[2,-1;1,1]的逆代表将一个向量在我们坐标系下的坐标，转换成另一个坐标系下的坐标

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学习「线性代数」看哪篇？推荐这篇，超级棒！

所以说，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...那么想要知道什么样的线性变换可以将二维空间中的基向量i和j变换到一维空间中的基向量u，只需要知道i和j变换后的位置即可。...前面介绍过，一个矩阵代表的是一种线性变换，考虑二维空间中的某个线性变换，它将i即[1,0]变换到[3,0]的位置，将j即[0,1]变换到[1,2]的位置，那么对应的矩阵就是[3,1;0,2]（先说一下写法...因此，矩阵[2,-1;1,1]所代表的线性变换，可以理解为将另一组坐标系下某一个向量的坐标，转换到我们这组坐标系下的坐标，同样的，矩阵[2,-1;1,1]的逆代表将一个向量在我们坐标系下的坐标，转换成另一个坐标系下的坐标

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干货 | 线性代数的本质课程笔记完整合集

所以说，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...在第三讲中我们已经知道，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...那么想要知道什么样的线性变换可以将二维空间中的基向量i和j变换到一维空间中的基向量u，只需要知道i和j变换后的位置即可。...前面介绍过，一个矩阵代表的是一种线性变换，考虑二维空间中的某个线性变换，它将i即[1,0]变换到[3,0]的位置，将j即[0,1]变换到[1,2]的位置，那么对应的矩阵就是[3,1;0,2]（先说一下写法...因此，矩阵[2,-1;1,1]所代表的线性变换，可以理解为将另一组坐标系下某一个向量的坐标，转换到我们这组坐标系下的坐标，同样的，矩阵[2,-1;1,1]的逆代表将一个向量在我们坐标系下的坐标，转换成另一个坐标系下的坐标

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万字长文|线性代数的本质课程笔记完整合集！

所以说，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...在第三讲中我们已经知道，一个2*2的矩阵，[[a,c],[b,d]]其实代表了一种线性变换，它把原来的[1,0]变换到[a,b]的位置，把原先空间中的[0,1]变换到[c,d]的位置。...那么想要知道什么样的线性变换可以将二维空间中的基向量i和j变换到一维空间中的基向量u，只需要知道i和j变换后的位置即可。...前面介绍过，一个矩阵代表的是一种线性变换，考虑二维空间中的某个线性变换，它将i即[1,0]变换到[3,0]的位置，将j即[0,1]变换到[1,2]的位置，那么对应的矩阵就是[3,1;0,2]（先说一下写法...因此，矩阵[2,-1;1,1]所代表的线性变换，可以理解为将另一组坐标系下某一个向量的坐标，转换到我们这组坐标系下的坐标，同样的，矩阵[2,-1;1,1]的逆代表将一个向量在我们坐标系下的坐标，转换成另一个坐标系下的坐标

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Shader经验分享

a.顶点着色器：坐标变换和逐顶点光照，将顶点空间转换到齐次裁剪空间。...UNITY_MATRIX_MV 将顶点方向矢量从模型空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_V 将顶点方向矢量从世界空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_P...将顶点方向矢量从观察空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_VP 将顶点方向矢量从世界空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_T_MV UNITY_MATRIX_MV...的转置矩阵 UNITY_MATRIX_IT_MV UNITY_MATRIX_MV的逆转置矩阵，用于将法线从模型空间转换到观察空间 _Object2World将顶点方向矢量从模型空间变换到世界空间...(float3 v)把方向矢量从世界空间转换到模型空间 _WorldSpaceLightPos0.xyz获取平行光光源方向，或者点光源的光源位置 _LightColor0.rgb获取当前pass的光源颜色和强度

2K40

车道和障碍物检测用于驾驶期间的主动辅助

在某些情况下，被驱动车辆（自我车辆）发动机罩甚至仪表板的部件可能都在前视图内。最好在任何处理之前在第一阶段将它们裁剪掉。 透视变换 现在已经从边缘点获得了线（参见下面的图3）。...这使得可以在顶视图中使用完整的车道区域（直到自我车辆），因为它使用透视变换从正面图像中展开。因此它留下了黑色的三角形伪影。 从透视图像中创建蒙版 透视图像（3通道RGB）尚不可用。...图9影响车道变换 对于切换车道，将所有车道偏移一个车道宽度。保留了车道线的旧坐标，这两个车道通道都是通用的，并且重置了另一个。对于大多数情况，它发生得很顺利。（见下面的图10）。...图10-从右车道切换到左车道| NH60印度 可以使用多项式系数来确定汽车当前位置的实际曲率半径（参见下面的图11）。...除了从一个坐标系切换到另一个坐标系之外，这是非常直接的实现。 图12定位汽车 在从跟踪器到YOLO的切换之间，应该能够在当前帧中定位先前ID的车辆（参见上面的图12）。YOLO生产粘合盒。

1.5K50

OpenCV与图像处理（十）

二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个结构元素（小型二值图，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。...图像霍夫变换通过把图像的坐标从2D平面坐标系变换到极坐标空间，可以发现原来在平面坐标难以提取的几何特征信息（如：直线、圆等），图像的直线与圆检测就是典型的利用霍夫空间特性实现二值图像几何分析的例子。...（2）图像转灰度 （3）计算图像的梯度与方向，可以使用Sobel算子实现，最终得到图像的梯度振幅与角度 （4）将图像划分为小细胞单元cells，例如：8x8的小网格，对每个cells做梯度方向权重直方图统计...9、特征提取：Haar 基于哈尔小波的特征而不是图像强度，使用积分图加速计算特征，使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值，然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。...利用在空间位置上邻近的像素来对当前像素进行二进制编码，这也就是LBP。

1.3K20

图形学习之视图

视图变换 视图变换包含了从3D空间到呈现到显示器上中间涉及的一系列变换，比如3D空间中物体的某个位置应该出现到显示器上哪个像素位置上。中间的过程一下子看起来会比较复杂。...我们可以将该过程进行拆分，变成一系列简单变换。首先我们可以想到该流程会包含如下几个简单变换： Camera(eye)变换：就是将物体坐标从世界坐标系中变换到以Camera位原点的坐标系中。...本质上就是将坐标从一个坐标系变换到另外一个坐标系，前面介绍过变换方法。...投影变换：把Camera坐标系中物体坐标变换到某个固定空间中，其实就是从3D到2D空间的变换，同时规定一个范围，位于该范围外的会被裁减掉，不送给显示器显示。...公式如下： image.png 将世界坐标系中的坐标变换到Camera构造的坐标系的变换矩阵如下： 图片 image.png 该矩阵前面介绍过，为了方便记忆，可以看成是先把坐标平移到观察点e，

31730

【QT】图形视图、动画框架

框架中包含一个事件传播架构，提供了和场景中的图形项进行精确的双精度交互能力，如将场景时间传递给图形项，也可以管理图形项目之间的事件传播。...提供了视图部件，它用来使场景中的内容可视化。...图形项坐标 图像项使用自己的本地坐标系统，坐标通常以它们的中心为原点(0,0),而这也是所有变换的中心。...图像项的位置是指图像项的原点在其父图像项或场景中的位置。如果没有图像项，则为顶层图像项，其均会在场景的坐标系统中。...状态机框架 状态机框架提供一些类来创建和执行状态图，状态图为一个系统如何对外界进行反应提供了一个图形化模型，该模型通过定义一些系统可能进入的状态以及系统怎样从一个状态切换到另一个状态来实现的。

1.4K30

投影矩阵 视图模型矩阵「建议收藏」

，你可以将它们放在任何矩阵堆栈操作中，比如可以将gluLookatup放在glMatrixMode(GL_PROJECTION)的后面，则视点矩阵与投影矩阵堆栈的当前栈顶元素相乘得到一个新的投影矩阵，这样在某些情况下也可以得到正确的结果...，但之后可能出错，若设置glMatrixMode(GL_MODELVIEW);glLoadIdentity(); 本应该将视图模型矩阵单位化，即消除之前视点矩阵所产生的视点变换，但是之前的视点矩阵保存到了投影矩阵中...（OpenGL为列主序矩阵，转置） 但可以在绘图之前的任何时候执行投影变换和视口变换。 视锥体的设置： 投影变换创建了一个六面体，位于视锥体内的模型才能被看到，而外面的模型则被裁剪掉。...gluPerspective , gpOrtho的参数均是相对于视点(eye)位置及视线方向(at-eye)的，即将视点位置是做（0，0，0）视线方向指向Z轴负方向，Up为Y轴正方向，参数为相对这些坐标的相对位置值...(相对于(0,0,0),near平面为Z = 2, far平面为Z = 5,变换到视点位置(0，0，5)，near 平面为Z = 3, far平面为Z = 0 ,) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处

48320

人手臂是7个自由度？工业机器人六轴和七轴有何区别？

5是拧钥匙时唯一要转动的关节，动力来自小臂两根桡骨的扭转；6是把鼠标放在桌面用手转时唯一要转动的关节，动力来自手腕的旋转。 然而为什么人手臂是7个自由度，而不是8个也不是6个？...首先，6个自由度的机械手，在空间中无法在保持末端机构的三维位置不变的情况下从一个构型变换到另一个构型。...请问我们能够把机器人在保持上部末端机构在平面上位置不变的情况下，从“lefty”这个状态扭到“righty”这个状态吗？ 答案是不行的，不管怎么动两个关节，移动过程中末端机构的位置肯定是要变的。...同样地，一个6自由度的机械手，即使某两组构型对应的末端机构的三维位置相同，机械手在从一个构型移动到另一个构型的时候无法保持末端机构始终不动。...如果它能够随便转一点点就可以达到目的，还费那个力气酷炫地整体都转起来干啥…… 而多了一个自由度以后就不一样了 想想开门时拧钥匙的动作，这个情况下是人胳膊的末端机构（手）的三维位置没有变（始终在钥匙孔前

5.7K41

学界 | CapsNet 再升级！无监督学习图像特征，取得最先进结果

在这篇论文中，他们提出一个无监督版本的胶囊网络，通过可查看所有部件的神经编码器，进而推断物体胶囊的位置与姿势。该编码器通过解码器进行反向传播训练，通过混合式姿势预测方案来预测已发现部件的姿势。...同样是使用神经编码器，通过推断部件及其仿射变换，可以直接从图像中发现具体的部件。换句话说，每个相应的解码器图像像素建模，都是仿射变换部分做出的混合预测结果。...PCAE 负责将图像分割成组件，借此推断其姿势，并将图像像素重构为转换后的部件模板像素的混合产物；OCAE 则试图将发现的部件及其姿势组成更小的一组对象，再结合针对每个部件的混合预测方案来解释部件的姿势...每个物体胶囊通过将姿势-对象-视图-关系（OV）乘以相关的物体-部件-关系 (OP) 来为这些混合物提供组件。SCAE 在未经标记的数据上进行训练时借此捕获整个物体及其部件之间的空间关系。 ?...，而另一个编码器网络则可以将这些部件组成连贯的整体。

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