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ICP算法中初始矩阵的设定方法研究
2014-08-15 08:52:11ICP算法的改进,ICP算法中初始矩阵的设定方法研究。 -
CBOW原理 运用CBOW模型,给出一个语句”i drink ...假设第一次随机化初始矩阵和第二次随机化初始矩阵分别为:
2019-03-14 16:29:29假设第一次随机化初始矩阵和第二次随机化初始矩阵分别为: 写出: 1.第一层输入词向量(上下文嵌入词向量), 2.词向量加总后的平均值 3.得分向量(输出层的输入向量) ”i drink milk everyday“, 预测 ”...运用CBOW模型,给出一个语句”i drink milk everyday“, 预测 ”milk“。假设第一次随机化初始矩阵和第二次随机化初始矩阵分别为:
写出:
1.第一层输入词向量(上下文嵌入词向量),
2.词向量加总后的平均值
3.得分向量(输出层的输入向量)
”i drink milk everyday“, 预测 ”milk“根据基本公式,使用MATLAB语言解答如下:
1.第一层输入词向量(上下文嵌入词向量),
设:
i=[1 0 0 0]';
drink=[0 1 0 0]';
everyday=[0 0 0 1]';
milk=[0 0 1 0]';
w=[1 2 3 0; 1 2 1 2;-1 1 1 1];
第一层输入的词向量为
in_i =
[1
1
-1]
in_drink =
[2
2
1]
in_everyday =
[ 0
2
1 ]
2.词向量加总后的平均值
avr=(in_i+in_drink+in_everyday)./3
avr =
[ 1.0000
1.6667
0.3333]
3.得分向量(输出层的输入向量)
由于w_prime=[1 2 -1;-1 2 -1;1 2 2;0 2 0];
score=w_prime*avr
score =
[ 4.0000
2.0000
5.0000
3.3333]
clc;clear all; i=[1 0 0 0]'; drink=[0 1 0 0]'; everyday=[0 0 0 1]'; w=[1 2 3 0; 1 2 1 2;-1 1 1 1]; in_i=w*i in_drink=w*drink in_everyday=w*everyday xw=in_i+in_everyday+in_drink avr=(in_i+in_drink+in_everyday)./3 w_prime=[1 2 -1;-1 2 -1;1 2 2;0 2 0]; score=w_prime*avr
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线性递推式+求第N项,用矩阵快速幂 如何构造初始矩阵
2018-08-07 17:08:00转载于:https://www.cnblogs.com/lhclqslove/p/9438095.html转载于:https://www.cnblogs.com/lhclqslove/p/9438095.html
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论文研究-一种求JPEG初始量化矩阵的方法.pdf
2019-07-22 20:59:55针对目前双重压缩研究的问题,提出一种确定初始矩阵的新方法(a method of calculating primary quantization matrix of JPEG,简称CM)。在未知双重压缩系数大小关系的条件下,CM方法通过剪切JPEG图像的方式获得与... -
初始内参矩阵
2017-12-27 07:52:33相机内参矩阵: fx s x0 K = 0 fy y0 0 0 1 其中,fx,fy为焦距,一般设二者相等,初始设为图的长边长。 x0、y0为主点坐标(相对于成像平面),为图像中心点坐标。 s为畸变系数,初始设为0 int Focalf = ...
相机内参矩阵:
其中,fx,fy为焦距,一般设二者相等,初始设为图像的长边长。fx s x0 K = 0 fy y0 0 0 1
x0、y0为主点坐标(相对于成像平面),为图像中心点坐标。
s为畸变系数,初始设为0
int Focalf = max(image.rows, image.cols);//初始焦距 Mat K (Matx33d ( Focalf, 0, img1.rows/2, 0, Focalf, img1.cols/2, 0, 0, 1)); // 相机矩阵(初始内参)
上面的哪个焦距是很粗糙的,
下面用一个 jhead.exe 来读取图像中的一些信息来计算得到 一个比较准确的焦距:
system("jhead et000.jpg >et000.tmp");//运行 jhead printf("焦距(像数) = %0.3f\n", getfocal(name));//显示焦距
getfocal 函数float getfocal( const char * name ){ //char make[50];//厂商 //char model[50];//型号 float focal_mm=0.0f;//焦距(毫米) float ccd_width_mm=0.0f;//ccd宽(毫米) int res_x=0;//x分辨率 int res_y=0;//y分辨率 float focal_pixels=0.0f;//焦距(像数) //printf("装入 相机参数 文件 %s...\n", name); FILE * file = fopen(name, "r"); if( file == NULL ){ printf("错误,没有打开文件\n"); return focal_pixels; } char lineHeader[128]; char* res ; int i=0;char*t; char tt[60]; while( 1 ){ //printf("%d\n",i++);//行号 // 读这行的第一个字串 res= fgets(lineHeader, 128, (FILE*)file); if (res == NULL) break; // EOF = End Of File. 文件结束。退出循环。 //printf(":%s\n",memcpy(lineHeader, strchr(lineHeader, ':'), 3) ); //strstr(s1, s2); //返回一个指针,指向字符串 s1 中字符串 s2 的第一次出现的位置。 if ( strstr( lineHeader, "Camera make" ) ){ //厂商 t=strchr(lineHeader, ':'); if(t){ t++;//跳过':' memcpy(tt, t, t-lineHeader); //printf("厂商:%s\n",tt); } } else if ( strstr( lineHeader, "Camera model" ) ){ //型号 t=strchr(lineHeader, ':'); if(t){ t++;//跳过':' memcpy(tt, t, t-lineHeader); //printf("型号:%s\n",tt); } }else if ( strstr( lineHeader, "Focal length" ) ){ //焦距(毫米) t=strchr(lineHeader, ':'); if(t){ t++;//跳过':' memcpy(tt, t, t-lineHeader); //printf("焦距:%s\n",tt); t=strstr( tt, "mm" ); if (t) { char temp[50];int t0=t-tt; memcpy(temp, tt, t0);//复制 mm 前的 //printf("焦距:%s\n",temp); t=temp;t+=t0;*t='\0';//删除尾部乱码 //printf("焦距:%s\n",temp); t=temp;while (*t == ' ' ) {t++;t0--;}//删除行首空格 memcpy(tt, t, t0);t=tt;t+=t0;*t='\0'; //printf("焦距:%smm\n",tt); focal_mm=atof(tt); //printf("焦距(浮点数):%0.3fmm\n",focal_mm); } } }else if ( strstr( lineHeader, "CCD width" ) ){ //CCD 宽 t=strchr(lineHeader, ':'); if(t){ t++;//跳过':' memcpy(tt, t, t-lineHeader); //printf("焦距:%s\n",tt); t=strstr( tt, "mm" ); if (t) { char temp[50];int t0=t-tt; memcpy(temp, tt, t0);//复制 mm 前的 t=temp;t+=t0;*t='\0';//删除尾部乱码 t=temp;while (*t == ' ' ) {t++;t0--;}//删除行首空格 memcpy(tt, t, t0);t=tt;t+=t0;*t='\0'; //printf("CCD 宽:%smm\n",tt); ccd_width_mm=atof(tt); //printf("CCD 宽(浮点数):%0.3fmm\n",ccd_width_mm); } } }else if ( strstr( lineHeader, "Resolution" ) ){ //分辨率 t=strchr(lineHeader, ':'); if(t){ t++;//跳过':' int t0=t-lineHeader; memcpy(tt, t, t0);t=tt;t+=t0;*t='\0'; //printf("分辨率:%s\n",tt); t=strchr(tt, 'x'); if(t){ char temp[50];char *p0,*p1; p0=tt;p1=t-1;t0=p1-p0;//首尾 memcpy(temp, p0, t0);p0=temp;p0+=t0;*p0='\0'; res_x=atoi(temp); //printf("分辨率x(整数):%d\n",res_x); p0=t+1;//首址 res_y=atoi(p0); //printf("分辨率y(整数):%d\n",res_y); } } } } int has_focal; if (focal_mm == 0 || ccd_width_mm == 0 || res_x == 0) { has_focal = 0; } else { has_focal = 1; } if (res_x < res_y) { // 长宽比是错误的,则交换 int tmp = res_x; res_x = res_y; res_y = tmp; } if (has_focal == 1) { // 以像素为单位计算焦距 focal_pixels = res_x * (focal_mm / ccd_width_mm); //printf("焦距(像数) = %0.3f\n", focal_pixels); } return focal_pixels; }
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骨骼动画的核心,你必须了解的骨骼初始变换矩阵和蒙皮初始变换矩阵!
2012-09-26 17:24:43骨骼初始变换矩阵 蒙皮初始变换矩阵 首先我们来了解一下骨骼层次框架: 骨骼层次框架就是由一个根节点衍生出一个或多个子节点,每个子节也同样可以衍生出一个或多个子节点,如此逐层向下所组成的一个层次框架...对于骨骼动画来说,最核心的就是这两个变换矩阵了吧:
骨骼初始变换矩阵
蒙皮初始变换矩阵
首先我们来了解一下骨骼层次框架:
骨骼层次框架就是由一个根节点衍生出一个或多个子节点,每个子节也同样可以衍生出一个或多个子节点,如此逐层向下所组成的一个层次框架。
每个节点有一个唯一标记的节点名称和一个骨骼初始变换矩阵。
根节点:与其说它是一个节点,不如说它标志了我们的整个模型,它代表了我们模型自身坐标系的原点,通常没有蒙皮依附。
子节点:标志了模型的一个关节,不能理解成一根骨骼,通常有蒙皮依附。
子节点的骨骼初始变换矩阵:以其父节点为坐标系原点,从父节点变换到该子节点位置的变换矩阵,这个变换通常包含位移变换。
所以,我们要得到一个关节在世界坐标系中的变换矩阵时,就必须把所有父关节的初始变换矩阵依次相乘。
再了解一下蒙皮信息:
每个关节通常依附有蒙皮,蒙皮信息描述了该关节对哪些顶点进行影响。
蒙皮信息包括:
关节名称:该蒙皮信息由哪个关节控制。
一个顶点索引集合:整个模型的一个子集,比如一个手掌,说明该关节主要控制手掌的运动。
一个权重集合:和上面的顶点索引一一对应,说明该顶点受该关节影响的比重。如果不等于1.0,它还受其他关节影响。
一个蒙皮初始变换矩阵:由于我们的顶点数据存储的都是世界坐标,所以我们必须先把顶点集合(手掌)从世界坐标系变换到关节坐标系才能再对其进行骨骼变换。这个变换矩阵就是蒙皮初始变换矩阵。
比如,通常手掌在世界坐标系时的位置不是原点,我们就需要把它的位置变换到关节坐标系的原点。
所以,我们先把蒙皮变换回关节坐标系,再对关节进行旋转,蒙皮也就跟随着关节进行旋转了。
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