var object = new THREE.Object3D(); object.position.setFromSpherical( spherical ); vector.copy( object.position ).multiplyScalar( 2 );每行什么意思

时间: 2024-04-09 14:29:42 浏览: 130
这段代码使用了Three.js库来创建一个3D对象,并进行位置的设置和计算。下面是每行代码的解释: 1. `var object = new THREE.Object3D();` - 创建一个名为`object`的新的`Object3D`类实例,它表示一个3D对象。 2. `object.position.setFromSpherical(spherical);` - 这里假设`spherical`是一个包含球坐标的变量。`setFromSpherical`方法将球坐标转换为直角坐标,并将结果设置为`object`的位置属性。 3. `vector.copy(object.position).multiplyScalar(2);` - 这里假设`vector`是另一个Three.js向量对象。`copy`方法用于将`object.position`的值复制到`vector`对象中。然后,`multiplyScalar(2)`方法将`vector`的每个分量乘以2,以使得`vector`的值变为原来的两倍。 总结来说,这段代码的目的是创建一个3D对象,并根据球坐标来设置对象的位置,然后将对象的位置向量复制到另一个向量对象中,并将其每个分量乘以2。
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def fit(self, obs): self.obs = obs self.n_features = self.obs.shape[1] startprob = np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=self.n_states) startprob /= np.sum(startprob) self.model = GaussianHMM(n_components=self.n_states, startprob_prior=startprob,covariance_type='spherical', n_iter=1000) self.model.fit(obs) self.sparrows = [self.generate_random_params() for _ in range(self.n_sparrows)] self.sparrows /= np.sum(self.sparrows) self.scores = [self.calculate_score(p) for p in self.sparrows] for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) score = int(score) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: self.sparrows[j] = params self.scores[j] = score

这段代码中出现了一些术语,可以帮我理解一下吗? - GaussianHMM:高斯隐马尔可夫模型,是一种用于处理时间序列数据的统计模型,通常用于识别和预测序列中的模式和趋势。 - n_components:表示隐状态的数量,即模型中的状态数。 - startprob_prior:表示每个隐状态的先验概率。 - covariance_type:表示协方差矩阵的类型,可以是对角矩阵、球状协方差矩阵或完整协方差矩阵。 - n_iter:表示训练模型时迭代的次数。 - sparrows:表示麻雀群体,是一种基于鸟群行为的优化算法。 - mutate:表示变异操作,是优化算法中的一种操作,包括对参数进行随机扰动或基于其他参数进行变换,以便生成新的解。 - best_score:表示最优解的得分,即当前已发现的最好的参数组合的分数。 - best_params:表示最优解的参数组合,即当前已发现的最好的参数组合。 - lb和ub:表示参数的下限和上限,用于约束参数的取值范围。

three.js实现步进式3d全景看房

在three.js中,步进式3D全景看房通常利用WebGL和球面投影技术(Spherical Projection)来创建沉浸式的虚拟现实体验。以下是实现步骤: 1. **设置基础环境**: 首先,引入three.js库和CSS样式,确保有一个适合展示360度图片的容器。 ```javascript import * as THREE from 'three'; ``` 2. **加载全景图**: 使用THREE.ImageLoader或CubemapLoader加载全景图和相关的立方体贴图(对于360x180的equirectangular图像,或者六个正方形图像分别对应每个方向)。 ```javascript const panoramaLoader = new THREE.CubeTextureLoader(); panoramaLoader.load('path/to/equirectangular.jpg', onPanoramaLoad, null, onProgress); ``` 3. **创建场景和相机**: 创建一个新的Scene,一个PerspectiveCamera用于查看全景,以及一个合适的大小和位置。 ```javascript const scene = new THREE.Scene(); const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, container.offsetWidth / container.offsetHeight, 0.1, 1000); camera.position.set(0, 0, 0); // 置于视点中心 ``` 4. **创建球体几何体和材质**: 用THREE.SphereGeometry创建一个球体,并应用一个CubeReflectionMapping材质,使其从全景贴图反射出360度的视野。 ```javascript const geometry = new THREE.SphereGeometry(1, 60, 30); const material = new THREE.MeshBasicMaterial({ map: panoramaMap }); const sphereMesh = new THREE.Mesh(geometry, material); scene.add(sphereMesh); ``` 5. **设置相机移动和控制**: 实现用户交互,如鼠标滚轮缩放、键盘移动等,使得用户可以在全景环境中“行走”。 ```javascript function handleUserInput(event) { // ... 处理用户的输入事件,比如旋转相机 } container.addEventListener('wheel', handleUserInput); ``` 6. **渲染帧**: 定义一个渲染函数,包括循环渲染每一帧,并添加到DOM上。 ```javascript function animate() { requestAnimationFrame(animate); renderer.render(scene, camera); } renderer = new THREE.WebGLRenderer({ antialias: true }); renderer.setSize(container.offsetWidth, container.offsetHeight); container.appendChild(renderer.domElement); animate(); ```
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将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

我们要讨论一个关于计算光线追迹的程序,我会展示一些python代码,请从光学追迹的角度考虑其功能实现。 请详细解释以下python代码: python def create_cemented_doublet(power=0., bending=0., th=None, sd=1., glasses=('N-BK7,Schott', 'N-F2,Schott'), **kwargs): from opticalglass.spectral_lines import get_wavelength # type: ignore from opticalglass import util wvls = np.array([get_wavelength(w) for w in ['d', 'F', 'C']]) gla_a = gfact.create_glass(glasses[0]) rndx_a = gla_a.calc_rindex(wvls) Va, PcDa = util.calc_glass_constants(*rndx_a) gla_b = gfact.create_glass(glasses[1]) rndx_b = gla_b.calc_rindex(wvls) Vb, PcDb = util.calc_glass_constants(*rndx_b) power_a, power_b = achromat(power, Va, Vb) if th is None: th = sd/4 t1 = 3*th/4 t2 = th/4 if power_a < 0: t1, t2 = t2, t1 lens_a = lens_from_power(power=power_a, bending=bending, th=t1, sd=sd, med=gla_a) cv1, cv2, t1, indx_a, sd = lens_a # cv1 = power_a/(rndx_a[0] - 1) # delta_cv = -cv1/2 # cv1 += delta_cv # cv2 = delta_cv # cv3 = power_b/(1 - rndx_b[0]) + delta_cv indx_b = rndx_b[0] cv3 = (power_b/(indx_b-1) - cv2)/((t2*cv2*(indx_b-1)/indx_b) - 1) s1 = Surface(profile=Spherical(c=cv1), max_ap=sd, delta_n=(rndx_a[0] - 1)) s2 = Surface(profile=Spherical(c=cv2), max_ap=sd, delta_n=(rndx_b[0] - rndx_a[0])) s3 = Surface(profile=Spherical(c=cv3), max_ap=sd, delta_n=(1 - rndx_b[0])) g1 = Gap(t=t1, med=gla_a) g2 = Gap(t=t2, med=gla_b) g_tfrm = np.identity(3), np.array([0., 0., 0.]) ifc_list = [] ifc_list.append([0, s1, g1, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([1, s2, g2, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([2, s3, None, 1, g_tfrm]) ce = CementedElement(ifc_list) tree = ce.tree() return [[s1, g1, None, rndx_a, 1], [s2, g2, None, rndx_b, 1], [s3, None, None, 1, 1]], [ce], tree

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