CAESES怎么打开PPF文件
时间: 2023-09-24 22:10:16 浏览: 53
要打开CAESES中的PPF文件,可以按照以下步骤操作:
1. 打开CAESES软件。
2. 在CAESES中,选择“文件”->“打开”菜单。
3. 在弹出的文件选择窗口中,选择PPF文件并单击“打开”按钮。
4. 然后,CAESES将加载PPF文件,并显示在界面上。
请注意,PPF文件是CAESES的项目文件,其中包含了所有的几何、网格、运算和设置信息。因此,在打开PPF文件时,您可以恢复CAESES项目的所有信息。
相关问题
python 二元正态分布ppf
在Python中,二元正态分布的ppf函数用于计算给定累积概率值的对应分位点。具体而言,ppf函数返回一个数值,该数值是使得二元正态分布的累积概率达到给定值的点。
在Python中,可以使用SciPy库的stats模块来进行二元正态分布的计算。下面是使用stats模块计算二元正态分布ppf的示例代码:
```python
from scipy.stats import multivariate_normal
# 定义二元正态分布的均值和协方差矩阵
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]]
# 创建二元正态分布对象
bivariate_normal = multivariate_normal(mean=mean, cov=cov)
# 计算累积概率为0.95对应的分位点
alpha = 0.95
quantile = bivariate_normal.ppf(alpha)
print("累积概率为0.95对应的分位点为:", quantile)
```
上述代码中,首先通过定义均值和协方差矩阵来创建一个二元正态分布对象。然后,使用ppf函数传入累积概率值(在示例中为0.95)来计算对应的分位点。最后,将计算得到的分位点打印输出。
ppf算法的demo代码
PPF算法是一种模式匹配算法,常用于点云数据的匹配。以下是PPF算法的Python示例代码:
```python
import numpy as np
def compute_ppf(p1, n1, p2, n2):
d = p2 - p1
d /= np.linalg.norm(d)
normal_distance = np.dot(n1, n2)
rotation_angle = np.arccos(normal_distance)
rotation_axis = np.cross(n1, n2)
rotation_axis /= np.linalg.norm(rotation_axis)
ppf = np.concatenate([d, rotation_angle * rotation_axis])
return ppf
def ppf_matching(scene_points, model_points, scene_normals, model_normals, ppf_thresh=0.05):
model_size = len(model_points)
scene_size = len(scene_points)
model_ppfs = []
for i in range(model_size):
for j in range(i + 1, model_size):
model_ppfs.append(compute_ppf(model_points[i],model_normals[i],model_points[j],model_normals[j]))
scene_ppfs = []
for i in range(scene_size):
for j in range(i + 1, scene_size):
scene_ppfs.append(compute_ppf(scene_points[i],scene_normals[i],scene_points[j],scene_normals[j]))
matches = []
for i, model_ppf in enumerate(model_ppfs):
distances = [np.linalg.norm(model_ppf - scene_ppf) for scene_ppf in scene_ppfs]
min_distance_idx = np.argmin(distances)
if distances[min_distance_idx] < ppf_thresh:
matches.append((i, min_distance_idx))
return matches
```
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