解释代码img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

时间: 2024-06-07 15:05:51 浏览: 159
这这段这段代码这段代码的这段代码的意这段代码的意思这段代码的意思是这段代码的意思是将这段代码的意思是将 img这段代码的意思是将 img 中这段代码的意思是将 img 中的这段代码的意思是将 img 中的每这段代码的意思是将 img 中的每个这段代码的意思是将 img 中的每个像这段代码的意思是将 img 中的每个像素这段代码的意思是将 img 中的每个像素值这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0,这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255]这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0,这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1]这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后续这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后续的这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后续的图这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后续的图像这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后续的图像处理这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后续的图像处理操作这段代码的意思是将 img 中的每个像素值都除以 255，从而实现将像素值从 [0, 255] 的范围缩放至 [0, 1] 的范围，以便进行后续的图像处理操作。
阅读全文

相关推荐

xz

ubuntu-22.04-preinstalled-desktop-arm64+raspi.img.xz

ubuntu-22.04-preinstalled-desktop-arm64+raspi.img.xz http://cdimages.ubuntu.com/ubuntu/releases/22.04/release/
img

TWRP-20190418-3.3.0.0-virgo.img

小米Note能刷魔趣安卓9.0的TWRP-20190418-3.3.0.0-virgo.img TWRP-20190418-3.3.0.0-virgo.img
xz

ubuntu-22.04-preinstalled-server-arm64+raspi.img.xz

ubuntu-22.04-preinstalled-server-arm64+raspi.img.xz http://cdimages.ubuntu.com/ubuntu/releases/22.04/release/

为这段代码加上注释 img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 # 如果输入图片是三维的，即没有 batch 维度，添加一个 batch 维度 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) 注释： - img = torch.from_numpy(img).to...

代码解释 # Run inference t0 = time.time() img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # init img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # run once for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

接着，代码将图像的像素值从 uint8 类型转换为浮点数类型，并将像素值从 0 到 255 映射到 0.0 到 1.0 之间。最后，如果图像是三维的，代码将其扩展为四维张量。这样，输入图像就被处理成了模型可以接受的格式，可以...

代码解释 # Run inference if device.type != 'cpu': model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) # run once old_img_w = old_img_h = imgsz old_img_b = 1 t0 = time.time() for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

这段代码是模型推理（inference）的部分。 首先，如果设备不是CPU，会执行一次模型的前向传播（forward pass）来初始化模型参数（因为在第一次使用GPU时，GPU需要编译模型的CUDA代码，这个过程需要时间）。 然后，...

def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show解释代码

2. 将缩放后的图片转换为PyTorch的tensor，并将其从uint8类型转换为fp16或fp32类型，同时将像素值从0-255的范围转换为0.0-1.0的范围。 3. 将tensor的维度变为4维，即增加一个batch维度。 4. 通过调用self.model对...

解释一下下面一段代码 def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show

5. 将像素值从 0-255 映射到 0.0-1.0。 6. 如果输入的张量维度为 3，则在第 0 维添加一个维度。 7. 使用 YOLOv5 模型对输入的张量进行预测，得到预测结果 pred。 8. 对预测结果进行非极大值抑制（NMS）处理，得到...

def predict(im0s): # 进行推理 img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # 初始化img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # 运行一次模型 # 设置数据加载器并进行推理 img = letterbox(im0s, new_shape=imgsz)[0] # 对输入图像进行resize img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR转RGB, 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) # 返回具有相同数据和顺序的相同形状数组 img = torch.from_numpy(img).to(device) # 将numpy数组转换为张量并传递到设备上 img = img.half() if half else img.float() # 数据类型转换为float16或float32 img /= 255.0 # 将像素值从0-255映射到0.0-1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 给张量添加一个额外的纬度，输出新的张量 # 进行推理 pred = model(img)[0] # 应用非极大值抑制 pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 处理检测结果 ret = [] for i, det in enumerate(pred): # 每张图片有多个检测结果 if len(det): # 将检测框位置从img_size调整到原始图像大小 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() # 输出结果 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]}' # 输出结果的标签信息 prob = round(float(conf) * 100, 2) # 置信度转换 ret_i = [label, prob, xyxy] # 将结果存入list ret.append(ret_i) # 返回信息：标签信息 'face' 'smoke' 'drink' 'phone'，对应的置信度和位置信息（检测框） return ret

这段代码看起来像是对一个目标检测模型进行推理的代码。具体来说，输入一张图片，经过一系列处理（包括resize、数据类型转换等），然后通过模型得到预测结果。这些预测结果经过非极大值抑制后，再进行位置调整和输出...
-

【深度学习加速器】：Keras带你轻松构建模型

[深度学习框架的选择与比较](https://img-blog.csdnimg.cn/20200427140524768.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTY4MTY3,size_16,...

yolov5里test.py的运行代码

img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 推理 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5) # 可视化 for det in pred: if len...

yolov5 detect.py中打开摄像头的代码在哪

img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 获取预测结果 pred = model(img, augment=opt.augment)[0] # 进行后处理 pred = non_max_suppression(pred, ...

在YOLOv5的detect.py文件中如何加入检测FPS的代码

if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 模型推理 t2 = time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0] # 后处理 t3 = time_synchronized() pred = non_max_suppression...

怎么把yolov5 6.0的detect.py中的关于摄像头的代码提取出来

img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference t2 = time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max...

在YOLOv5的detect.py文件中如何加入检测所有图像的平均FPS的代码

if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 模型推理 t2 = time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0] # 后处理 t3 = time_synchronized() pred = non_max_suppression...

请帮我更改yolov5的detect.py函数，将其封装为能够对rtsp流进行检测，同时在模型检测到目标物体之后能够实时返回对应帧的图片以及指定几帧内的视频的函数...

img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres) # Store frame and detections ...

基于yolov5下ByteTrack算法实现计数的代码

img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # YOLOv5 推理 pred = model(img, augment=False)[0] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, ...
rar

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

ASP.NET网络进销存管理系统源码 内含一些新技术的使用，使用的是VS .NET 2008平台采用标准的三层架构设计，采用流行的AJAX技术 使操作更加流畅，统计报表使用FLASH插件美观大方专业。适合二次开发类似项目使用，可以节省您 开发项目周期，源码统计报表部分需要自己将正常功能注释掉的源码手工取消掉注释。这是我在调试程 序时留下的。也是上传源码前的疏忽。 您下载后可以用VS2008直接打开将注释取消掉即可正常使用。 技术特点：1、采用目前最流行的.net技术实现。2、采用B/S架构，三层无限量客户端。 3、配合SQLServer2005数据库支持 4、可实现跨越地域和城市间的系统应用。 5、二级审批机制，简单快速准确。 6、销售功能手写AJAX无刷新，快速稳定。 7、统计报表采用Flash插件美观大方。8、模板式开发，能够快速进行二次开发。权限、程序页面、 基础资料部分通过后台数据库直接维护，可单独拿出继续开发其他系统 9、数据字典，模块架构图，登录页面和主页的logo图片 分别放在DOC PSD 文件夹中
zip

(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

# 基于ZooKeeper的分布式服务管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ZooKeeper的分布式服务管理系统，旨在通过ZooKeeper的协调服务功能，实现分布式环境下的服务注册、发现、配置管理以及分布式锁等功能。项目涵盖了从ZooKeeper的基本操作到实际应用场景的实现，如分布式锁、商品秒杀等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 服务注册与发现通过ZooKeeper实现服务的动态注册与发现，支持服务的动态上下线。 2. 分布式锁利用ZooKeeper的临时顺序节点特性，实现高效的分布式锁机制，避免传统锁机制中的“羊群效应”。 3. 统一配置管理通过ZooKeeper集中管理分布式系统的配置信息，实现配置的动态更新和实时同步。 4. 商品秒杀系统结合分布式锁和ZooKeeper的监听机制，实现高并发的商品秒杀功能，确保库存的一致性和操作的原子性。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备
zip

23python3项目.zip

23python3项目

最新推荐

recommend-type

在html的img src=""中调用js函数或js变量来动态指定图片路径

img.src = getDynamicImageUrl(img.getAttribute('data-img-src')); </script> ``` 在这个例子中，`getDynamicImageUrl`函数根据`data-img-src`的值生成动态URL。 4. **使用模板字符串和变量**： 如果图片...
recommend-type

解决vuecli3中img src 的引入问题

在Vue CLI 3中，处理`img src`的引入问题主要涉及到项目中静态资源的管理。Vue CLI 3改变了之前的目录结构，导致一些在Vue CLI 2中可行的引用方式可能不再适用。以下是对这个问题的详细解答： 1. **在模板中直接...
recommend-type

Vue.js 动态为img的src赋值方法

在Vue.js中，动态地为`<img>`标签的`src`属性赋值是一个常见的需求，尤其是在处理异步数据或者根据条件展示不同图片时。在给出的场景中，我们需要根据`data.List`中的`sex`字段（性别）来决定图片的路径。下面将详细...
recommend-type

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

ASP.NET网络进销存管理系统源码 内含一些新技术的使用，使用的是VS .NET 2008平台采用标准的三层架构设计，采用流行的AJAX技术 使操作更加流畅，统计报表使用FLASH插件美观大方专业。适合二次开发类似项目使用，可以节省您 开发项目周期，源码统计报表部分需要自己将正常功能注释掉的源码手工取消掉注释。这是我在调试程 序时留下的。也是上传源码前的疏忽。 您下载后可以用VS2008直接打开将注释取消掉即可正常使用。 技术特点：1、采用目前最流行的.net技术实现。2、采用B/S架构，三层无限量客户端。 3、配合SQLServer2005数据库支持 4、可实现跨越地域和城市间的系统应用。 5、二级审批机制，简单快速准确。 6、销售功能手写AJAX无刷新，快速稳定。 7、统计报表采用Flash插件美观大方。8、模板式开发，能够快速进行二次开发。权限、程序页面、 基础资料部分通过后台数据库直接维护，可单独拿出继续开发其他系统 9、数据字典，模块架构图，登录页面和主页的logo图片 分别放在DOC PSD 文件夹中
recommend-type

Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
recommend-type

在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
recommend-type

实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依