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  • ICP算法的改进,ICP算法中初始矩阵的设定方法研究。
  • 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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  • 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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  • 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:

            fx    s    x0
        K =  0    fy   y0
             0    0    1
    其中,fx,fy为焦距,一般设二者相等,初始设为图像的长边长。
    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 = 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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