EaselJS扩展：Matrix3D类实现与应用

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资源摘要信息:"Matrix3D_for_EaselJS是一个JavaScript库，它向EaselJS框架中添加了一个类似Adobe Flash AS3中的Matrix3D类的功能。EaselJS是CreateJS套件的一部分，它允许开发者在HTML5的canvas元素上进行2D图形绘制。Matrix3D类通常用于3D图形编程中，提供了对2D平面及3D空间中对象的平移、旋转、缩放等变换操作。通过Matrix3D_for_EaselJS，开发者可以在EaselJS的2D上下文中实现更加丰富的图形变换，从而增强应用程序的视觉效果和交互体验。 Matrix3D_for_EaselJS库提供了创建和操作Matrix3D对象的能力。在描述中提供了两个示例，展示了如何使用Matrix3D_for_EaselJS创建Matrix3D对象并获取其字符串表示形式。第一个示例展示了如何创建一个默认的Matrix3D对象，其初始值为单位矩阵。第二个示例则展示了如何创建一个带有特定变换值的Matrix3D对象，包括对x轴的缩放因子为1.5，y轴的缩放因子为1.25，z轴的缩放因子为2，以及沿x轴的平移为15单位，沿y轴的平移为-25单位，沿z轴的平移为100单位，并在z轴方向上进行旋转1度。 使用Matrix3D_for_EaselJS库时，需要具备JavaScript编程基础，了解EaselJS框架的使用方法，以及对矩阵变换有一定的理解。Matrix3D_for_EaselJS扩展了EaselJS的功能，使得开发者可以在2D环境中模拟一些3D效果，如透视投影、倾斜和旋转等，这对于创建动画、游戏或其他视觉丰富的Web应用程序非常有用。 通过此库，开发者可以创建复杂的变换，例如链式变换，将多个Matrix3D对象组合起来应用于图形对象。每个Matrix3D对象都可以包含平移、缩放、旋转和倾斜等变换信息。通过组合这些变换，可以实现对图形对象的复杂操作，例如围绕一个点旋转图形对象，或者在3D空间内移动图形对象。 在实现细节方面，Matrix3D_for_EaselJS库可能会使用WebGL或者其他HTML5 Canvas 2D Context的扩展来执行这些高级变换，或者通过JavaScript数学运算来模拟3D变换效果。无论采用何种技术实现，开发者可以利用此库大大扩展EaselJS的绘图能力，实现更加动态和吸引人的视觉效果。"

3D模型导入 CanvasMatrix.js引擎 demo(一)

2019-03-21 上传
NULL 博文链接：https://wjlgryx.iteye.com/blog/965644

halcon中三维重建相关算子介绍

2020-04-29 上传
* `reconst3d_from_fundamental_matrix`：计算基于基本矩阵的点的投影的三维重建。 * `rel_pose_to_fundamental_matrix`：计算两个相机相关方向中获取的基本矩阵。 * `vector_to_essential_matrix`：计算给定图像点...

Matrix_MATLAB.rar_operation

2022-07-15 上传
1. "Matrix_program_3B3.asv" 和 "Matrix_program.asv"：这些可能是MATLAB的保存工作空间文件，用于存储变量和函数的状态，以便稍后恢复会话。 2. "Matrix_program_3B3.fig" 和 "Matrix_program.fig"：这是MATLAB ...

开发者小王需要使用aipp将128*128的YUV图片转换为RGB图片，同时将原始图片像素值从[0,255]区间归一化到[-1,1]区间内，请查看如下AIPP配置文件，帮助他填写正确的参数。 aipp_op{ aipp_mode:static rbuv_swap_switch:true input_format : YUV420SP_U8 src_image_size_w : （） src_image_size_h : （） csc_switch : true matrix_r0c0 : 298 matrix_r0c1 : 516 matrix_r0c2 : 0 matrix_r1c0 : 298 matrix_r1c1 : -100 matrix_r1c2 : -208 matrix_r2c0 : 298 matrix_r2c1 : 0 matrix_r2c2 : 409 input_bias_0 : 16 input_bias_1 : 128 input_bias_2 : 128 mean_chn_0 : （） mean_chn_1 : （） mean_chn_2 : （） min_chn_0 : 127.5 min_chn_1 : 127.5 min_chn_2 : 127.5 var_reci_chn_0 :0.007843137254902 var_reci_chn_1 :0.007843137254902 var_reci_chn_2 :0.007843137254902 }

2023-06-06 上传
matrix_r0c0 : 298 matrix_r0c1 : 516 matrix_r0c2 : 0 matrix_r1c0 : 298 matrix_r1c1 : -100 matrix_r1c2 : -208 matrix_r2c0 : 298 matrix_r2c1 : 0 matrix_r2c2 : 409 input_bias_0 : 16 input_bias_...

def k_matrix(self,matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = np.zeros(matrix.shape) idx_sort = np.argsort(-(matrix - np.eye(num)), axis=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + np.eye(num)，把这个方法转换为pytorch语言

2023-05-28 上传
for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num) ``` 在...

import torchdef k_matrix(matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = torch.zeros(matrix.shape) idx_sort = torch.argsort(-(matrix - torch.eye(num)), dim=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num)，那你修改这个代码让其都放入GPU

2023-05-28 上传
for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num, device=...

dl_matrix3d_t

2023-09-03 上传
dl_matrix3d_t是一个用于表示三维矩阵的数据结构。它通常用于机器学习和深度学习的计算过程中，用于存储和处理三维数据。 该数据结构中包含了一个三维数组，可以通过指定的行、列和深度索引来访问其中的元素。这样...

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

2023-06-12 上传
% 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 = ...

import matplotlib.pyplot as plt from six.moves import xrange # calulate kernel value def calcKernelValue(matrix_x, sample_x, kernelOption): kernelType = kernelOption[0] numSamples = matrix_x.shape[0] kernelValue = mat(zeros((numSamples, 1))) if kernelType == 'linear': kernelValue = matrix_x * sample_x.T elif kernelType == 'rbf': sigma = kernelOption[1] if sigma == 0: sigma = 1.0 for i in xrange(numSamples): diff = matrix_x[i, :] - sample_x kernelValue[i] = exp(diff * diff.T / (-2.0 * sigma**2)) else:raise NameError('Not support kernel type! You can use linear or rbf!') return kernelValue帮我整理下格式

2023-05-25 上传
import matplotlib.pyplot as plt from six.moves import xrange def calcKernelValue(matrix_x, sample_x, kernelOption): kernelType = kernelOption[0] numSamples = matrix_x.shape[0] kernelValue = mat...

代码 std::array<double, 16> new_pose;Matrix3d matrix_xmate_before for (int i = 0; i < 3; i++) { matrix_xmate_before(i, 0) = new_pose[i * 4 + 0]; matrix_xmate_before(i, 1) = new_pose[i * 4 + 1]; matrix_xmate_before(i, 2) = new_pose[i * 4 + 2]; } 报错 error: static assertion failed: THE_BRACKET_OPERATOR_IS_ONLY_FOR_VECTORS__USE_THE_PARENTHESIS_OPERATOR_INSTEAD 406 | EIGEN_STATIC_ASSERT(Derived::IsVectorAtCompileTime, | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 什么原因

2023-07-22 上传
这个报错是由于您试图使用括号运算符（）来访问Eigen库中的Matrix3d的元素，但是Eigen库中的Matrix类型不支持括号运算符。相反，您应该使用圆括号运算符（）来访问Matrix对象的元素。 要修复这个错误，您需要将代码...
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