function ortho2polar (x, y) { var r = Math.sqrt(Math.pow(x, 2) + Math.pow(y, 2)); var rad = Ma

时间: 2024-04-05 20:35:08 浏览: 13
th.atan2(y, x); return [r, rad]; } 这是一个 JavaScript 函数,它将直角坐标系中的点转换为极坐标表示。参数 x 和 y 分别表示点的横坐标和纵坐标。函数内部使用 Math.sqrt() 函数计算点到原点的距离 r,使用 Math.atan2() 函数计算点的极角 rad。最后将 r 和 rad 封装在一个数组中返回。
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hexCubeOrtho[i] = polar2ortho(hexCubeSphere[i].r, hexCubeSphere[i].rad);

`hexCubeOrtho[i] = polar2ortho(hexCubeSphere[i].r, hexCubeSphere[i].rad);` 这行代码的作用是将 `hexCubeSphere` 中第 `i` 个元素的极坐标(`r` 和 `rad`)转换为正交坐标并存储到 `hexCubeOrtho` 中的第 `i` 个元素中。 具体实现中,可以使用 `polar2ortho` 函数来实现极坐标到正交坐标的转换,其大致实现如下: ```javascript function polar2ortho(r, rad) { const x = r * Math.cos(rad); const y = r * Math.sin(rad); return { x, y }; } ``` 这个函数接受两个参数 `r` 和 `rad`,分别表示极坐标中的半径和极角。它返回一个对象,包含转换后的正交坐标 `x` 和 `y`。 在 `hexCubeOrtho[i] = polar2ortho(hexCubeSphere[i].r, hexCubeSphere[i].rad);` 中,我们将 `hexCubeSphere` 中第 `i` 个元素的 `r` 和 `rad` 作为参数传递给 `polar2ortho` 函数,将返回的正交坐标存储到 `hexCubeOrtho` 中的第 `i` 个元素中。 需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,具体实现还需要根据具体需要进行调整。

将这段c++代码转换为matlab代码def schmidt_orthogonality(matrix_org, debug=False): """ b1 = a1, b2 = a2 - kb1, b3 = a3 - k1b1 - k2b2 :param matrix_org: m x n matrix, m >= n 且满秩 :return: """ m, n = matrix_org.shape matrix_ortho = matrix_org.copy() matrix_ortho = np.asarray(matrix_ortho, dtype=np.float) coefficient = np.zeros(shape=(m, n)) # 系数矩阵k、k1、k2 coefficient[0, 0] = 1 # b1 = a1 for i in range(1, n): # 开始处理下一列 coefficient[i, i] = 1 for j in range(i): b_j = matrix_ortho[:, j] k_j = np.dot(b_j, matrix_org[:, i]) / np.dot(b_j, b_j) coefficient[j, i] = k_j matrix_ortho[:, i] -= k_j * b_j # 正交向量b1,b2...做正交化处理,系数也做相应的改变 for i in range(n): devider = np.dot(matrix_ortho[:, i], matrix_ortho[:, i]) if abs(devider) < 1e-16: # 避免除以0 matrix_ortho[:, i] *= 0 else: devider = np.sqrt(devider) matrix_ortho[:, i] /= devider coefficient[i, :] *= devider print('result:', matrix_ortho) return matrix_ortho, coefficient

下面是将该C++代码转换为MATLAB代码的实现: ```matlab function [matrix_ortho, coefficient] = schmidt_orthogonality(matrix_org, debug) % matrix_org: m x n matrix, m >= n and full rank % matrix_ortho: m x n matrix, orthogonal matrix % coefficient: m x n matrix, coefficients k, k1, k2, ... % debug: boolean, print debug information or not [m,n] = size(matrix_org); matrix_ortho = double(matrix_org); coefficient = zeros(m,n); coefficient(1,1) = 1; for i = 2:n coefficient(i,i) = 1; for j = 1:i-1 b_j = matrix_ortho(:,j); k_j = dot(b_j, matrix_org(:,i)) / dot(b_j, b_j); coefficient(j,i) = k_j; matrix_ortho(:,i) = matrix_ortho(:,i) - k_j * b_j; end end for i = 1:n devider = dot(matrix_ortho(:,i), matrix_ortho(:,i)); if abs(devider) < 1e-16 matrix_ortho(:,i) = matrix_ortho(:,i) * 0; else devider = sqrt(devider); matrix_ortho(:,i) = matrix_ortho(:,i) / devider; coefficient(i,:) = coefficient(i,:) * devider; end end if debug disp('result:'); disp(matrix_ortho); end end ``` 该函数会返回正交矩阵和系数矩阵。其中,正交矩阵按列排列,系数矩阵按行列顺序排列。若debug为true,则会输出结果。

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def generate_line(box_size, box_center, box_rotation, type_name): # global vis_level yaw = box_rotation dir = np.array([np.math.cos(yaw), np.math.sin(yaw), 0]) ortho_dir = np.array([-dir[1], dir[0], 0]) width = box_size[1] height = box_size[0] deep = box_size[2] center = box_center[0], box_center[1], box_center[2] center = np.array(center) # 计算八个点 points = np.array([[0.0, 0.0, 0.0] for i in range(8)]) z_dir = np.array([0.0, 0.0, 1.0]) points[0] = center + dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[1] = center - dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[2] = center - dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[3] = center + dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) - z_dir * (deep * 0.5) points[4] = center + dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points[5] = center - dir * (height * 0.5) + ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points[6] = center - dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points[7] = center + dir * (height * 0.5) - ortho_dir * (width * 0.5) + z_dir * (deep * 0.5) points = [[points[point_id, 0], points[point_id, 1], points[point_id, 2]] for point_id in range(8)] points = np.array(points) lines = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4], [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]] line_color = [np.array(box_colormap[label_name[type_name]]) for i in range(len(lines))] return points, lines, line_color给这段代码加注释

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