防止二维物体整体旋转可以通过以下方法实现:
而浏览器的默认行为是,当一个滚动事件发生且子元素滚动到边界时(比如已经滚动到底部或顶部),事件会继续传递给父容器,最终传递到 body,导致页面的整体滚动。...解决方法 为了防止整个页面滚动(即 body 的滚动),你需要使用 e.preventDefault() 来阻止浏览器的默认行为。...script> export default { methods: { handleScroll(e) { e.preventDefault(); // 阻止浏览器默认行为(即防止页面滚动
文章目录 一、旋转操作 1、旋转工具 2、基本旋转操作 3、设置旋转属性 4、增量旋转操作 二、缩放操作 1、缩放工具 2、轴向缩放 3、整体缩放 三、操作工具切换 四、操作模式切换 一、旋转操作...---- 1、旋转工具 选中 Scene 场景 中的 游戏物体 GameObject , 点击 工具栏 中的 转换工具 , 此时在该 游戏物体 会被 4 个 圆圈 环绕 ; 红圈 : 拖动该圈...游戏物体 GameObject 时 , 逆时针 旋转 为正度数 ; 顺时针 旋转 为负度数 ; 3、设置旋转属性 设置旋转属性 : 物体的 X轴 | Y 轴 | Z 轴 的旋转角度 , 可以在 " Inspector...沿 X 轴方向进行缩放 , 此时在 Inspector 检查器界面 的 Transform | Scale | X 项 会显示 缩放的倍数 3.860322 ; 3、整体缩放 如果想要整体在 3 个轴的方向上缩放物体..., 可以点击物体 中间的 灰色 方块 , 如下图红色矩形中的方块 , 拖动整体缩放 ; 此时查看 Inspector 检查器 | Transform | Scale 中的缩放属性 , 都变成了 1.7917
但无论如何,人物(pawn)与相机(camera)作为一个整体,其物体原点与旋转中心都坐落在人物身上,人物与相机的距离叫做臂长(使用了弹簧臂spring arm),臂长的改变则叫做缩放(zoom)。...绕物体旋转(orbit) 三维可视化和角色扮演游戏的一个重要区别就是,前者绕物体旋转,后者绕自己旋转,这也是第三人称与第一人称的区别。...绕物体旋转可以抽象成一个经纬网:球心是物体,臂长是半径,相机的yaw(纬线)和pitch(经线)都是在球面上运动。...被绕的这个物体就是pawn本身,及焦点,相机旋转时,物体也随之旋转,只不过都是绕焦点旋转。...因为虚拟球面是二维的,所以相机旋转也是二维的,只有Elevation(升降)与Azimuth(平转)这两个维度(正好鼠标垫也是二维的),对于前方的pawn来说就是Pitch(俯仰)和Yaw(偏航),本质是一样一样的
人的识别过程受到了空间概念的支配,判断物体是否一样时,我们需要通过旋转把坐标框架变得一致,才能从直觉上知道它们是否一致,但是CNN没有类似的“坐标框架”。如人类判断下图两字母是否一致: ?...且在训练中,为了防止重构损失主导了整体损失(从而体现不出Max-Margin Loss作用),文章采用 0.0005 的比例缩小了重构损失。...为了防止位置信息的丢失,作者将每个的位置信息(即坐标)分别加到它们的投票矩阵的一二维上。...随着训练学习,共享转换矩阵能将的一二维与的位置信息联系起来,从而让Class Capsules层的的pose的一二维携带位置信息。...设置m为0.9而不是1,这是为了防止分类器过度自信,是要让分类器更专注整体的分类误差。
流形是一种几何形状,在局部,它看起来像一维、二维、三维或任何维度的 "开放空间"。局部这个词与全局相对,后者意味着 "作为一个整体来看"。局部和全局之间的这种区别是至关重要的,我将通过一个例子说明。...如果这个开放空间的维度为n,那么一个物体就被称为n维流形。例如,虽然球体是一个三维物体,但其表面上任何一点的平坦区域在局部看来只像一个二维的平面。因此,我们说,球面是一个二维流形。...切线空间是广义相对论和经典力学的现代表述中使用的基本构件,用于理解物体如何从流形中的一点自然流向另一点。此外,物理学中还有一些对称结构,它们本身也是流形。这些被称为李群。...例如,一个物体的旋转的对称群是一个李群,因为旋转是一个 "平滑 "的变换。所谓平滑,是指我可以将一个物体旋转一丁点。另一方面,像反射这样的变换并没有与之相关的平滑性属性。...想一想旋转一个物体,我可以旋转一个给定的度数。度数是在0到360之间。度数也是我需要的确切信息量,可以确定一个圆上的特定位置。但是圆本身也是一个流形!这个流形是什么?
点云姿态变换的类别不变性 物体在三维空间中的姿态是任意的,将物体点云进行旋转平移操作,虽然改变了点云中的点的坐标,但是物体的类别其实是没有改变的,因此在三维深度网络架构过程中需要考虑到如何保证神经网络对于姿态的不变性...2)在解决点云的无序性问题之后,还有一个非常重要的问题,那就是点云的旋转不变特性,点云在旋转过后的类别是不会发生改变的,所以PointNet在这个问题上参考了二维深度学习中的STN[5]网络,在网络架构中加入了...图5:PointNet网络架构(来源:[4]) 图5就是PointNet的整体网络架构,整体的架构中主要使用了MLP层进行特征提取以及T-Net层进行空间变换,并且在求解全局特征(global feature...上面图8就是Frustrum PointNet的物体定位的主要流程图,主要包含三个步骤: 1)使用二维图像信息以及FPN网络在二维图像上找到物体边界框。...论文当然也存在着一些问题,那就是论文的二维物体定位之后才能进行三维定位,一旦二维出错,那么三维定位也将出现问题,当然这也是基于现在二维定位效果比三维好的情况下设计的。 SPLATNet[8] ?
其中还夹杂着一个2.5D游戏,本篇文章就来讲一下怎么通过Unity进行2.5D游戏是怎样的以及如何制作2.5D游戏。...---- 【Unity实战篇 】 | 如何制作一款2.5D游戏,2.5D游戏制作案例 一、2.5D 游戏概念 2.5D游戏 是一种介于二维和三维之间的游戏形式。...八方旅人画面演示 下面来看一下在Unity中如何制作一款2.5D的游戏吧!...实用工具篇】✨| 学会使用 可编程瓦片Tile Map,快速搭建2D地图 层级需要特别注意,这里把 TileMap Renderer 的 Order in Layer 设置为0,这一层用于最下层背景显示,防止遮盖到其他对象...该脚本的作用是让该对象下的所有子物体的角度始终与相机的旋转角度对齐,代码如下: using UnityEngine; public class FacingCamera : MonoBehaviour
如果你看了这篇文章,你应该至少有了一个重要印象,即相机是一个将三维物体投影为二维图像的设备。 虽然在这篇文章中,我已经介绍了小孔相机和薄透镜相机成像时的基本模型,但也留下了很多没有讲清楚的地方。...基本的投影模型 正如上面所说,相机是一个将三维物体投影为二维图像的设备。...我们很容易用二维矩阵和点的乘法来表示对点(进而对图像)的缩放、旋转、错切等操作,如下图所示 不幸的是,用二维矩阵与点的乘法无法表达二维点的平移操作。...其中一种情况就是当我们拍摄一个已经拍摄好的照片时,比如拍一个杂志封面,如果相机和杂志间不是平行的,那么整体的投影矩阵会出现不为0的s。...现在一个有趣的问题来了,我们如何才能获得投影矩阵P的各个元素的值呢?这就是我下一篇文章的内容了,我将为你描述如何通过相机标定,求取投影的各个参数,敬请期待。 六.
点云姿态变换的类别不变性 物体在三维空间中的姿态是任意的,将物体点云进行旋转平移操作,虽然改变了点云中的点的坐标,但是物体的类别其实是没有改变的,因此在三维深度网络架构过程中需要考虑到如何保证神经网络对于姿态的不变性...2)在解决点云的无序性问题之后,还有一个非常重要的问题,那就是点云的旋转不变特性,点云在旋转过后的类别是不会发生改变的,所以PointNet在这个问题上参考了二维深度学习中的STN[5]网络,在网络架构中加入了...图5就是PointNet的整体网络架构,整体的架构中主要使用了MLP层进行特征提取以及T-Net层进行空间变换,并且在求解全局特征(global feature)时使用对称函数g(max pool)。...上面图8就是Frustrum PointNet的物体定位的主要流程图,主要包含三个步骤:1)使用二维图像信息以及FPN网络在二维图像上找到物体边界框,2)使用相机的内参数信息将这个二维边界框投射到三维空间...论文当然也存在着一些问题,那就是论文的二维物体定位之后才能进行三维定位,一旦二维出错,那么三维定位也将出现问题,当然这也是基于现在二维定位效果比三维好的情况下设计的。
根据以上观察,我们提供了一个基于RGB的实例级单目物体姿态检测的整体示意图,如图4所示。 ?...单目目标姿态跟踪 在本节中,我们将介绍单目物体姿态跟踪方法。根据CAD模型是否可用,将相关方法分为实例级单目目标姿态跟踪和类别级单目目标姿态跟踪。整体示意图如图8所示: ?...第三,已有研究表明,建立二维-三维物体姿态估计对应比直接预测姿态参数效果更好,主流工作长期致力于研究如何更好地建立对应。然而,这种方法不能以端到端的方式进行训练。...• 众所周知,标记物体的6自由度姿势非常困难。因此,我们面临的另一个重要挑战是如何获得精确的地面真相。...尽管这一点在单目检测任务中,云数据在推理时是不允许使用的,研究如何更好地利用云数据进行训练具有重要意义单目三维物体探测器。例如,我们可以利用点云在训练时学习卷积权重,而在推理时丢弃它们。
本文将介绍MercuryX1,这款先进的机器人如何通过其手臂末端的摄像头识别并确定键盘的键位,从而进行精确的打字操作。...ProductMercury X1水星Mercury X1是一款轮式人形机器人,整体由水星Mercury B1和高性能移动底座组合而成,拥有19个自由度。其单臂为7自由度的类人手臂结构机械臂。...(corners, ids, rejected_corners) = stag.detectMarkers(imGray, 11) # 通过角点获取,二维码相对于相机的位移、旋转向量...keyboard_coords["."] = stag_coord # 通过角点获取,二维码相对于相机的位移、旋转向量 rvecs, tvecs = solve_marker_pnp...这个函数将旋转向量转换为旋转矩阵,或者将旋转矩阵转换为旋转向量。
之前提到机械臂姿态可以用3×3旋转矩阵来表示姿态。旋转矩阵是一种特殊的各列相互正交的单位阵。进一步我们知道旋转矩阵的行列式恒为±1。...3D相机可以给出被测目标的姿态与位置信息,但这两个信息是被测物体相对于相机的,即机械臂无法直接使用。...通过手眼标定,将相机相对于机械臂末端法兰中心的位姿标定计算出来(一个整体的位姿信息),与之前单目相机的Opencv测试基本一致。通过这两个位姿信息,计算出机械臂TCP最终的位姿。...如图: 相机识别被测物体的位置和姿态,主要是姿态表示这块和机械臂的定义要保持一致,否则稀碎,另外就是对临界姿态的定义。后面有机会可以测试相机识别二维码的姿态与位置信息,控制机械臂完成运动。...Z-Y-X欧拉角 也就是绕“动坐标系”旋转。 想要表达的结论:这个结果与以相反顺序绕固定轴旋转三次得到的结果完全相同!三次绕固定轴旋转的最终姿态和以相反顺序三次绕运动轴旋转的最终姿态相同。
为了安全行驶,你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢?...与其试着从一张二维图像中估计你和行人或其它车辆的距离,你不如通过传感器直接对这些物体进行定位。但是,这样做又会使感知的工作变得十分困难。如何在三维数据中识别人、骑车者和汽车这样的目标呢?...这是一种简单却十分有效的网络架构,它可以从三维物体的多个二维视图中学到特征描述符。实现这种方法与对目标分类任务使用单个二维图像相比,提高了模型的性能。...VoxNet 存在的一个问题是,该架构本质上并没有旋转不变性,尽管作者合理地假设传感器保持直立,使体素网格的 z 轴和重力方向保持一致,但是并没有假设物体会绕着 z 轴旋转:一个物体从背后看仍然对应相同的物体...PointNet 的架构(来源:PointNet) 整体的 PointNet 架构继承了最基本的方法和 T-Net 以及多层感知机层,它们为点云创建特征表示。
这一章也是图形学的核心部分,关系到图形学中的图形如何进行变换,一定要牢记于心。...---- 6.2 三维线性变换 三维的线性变换要比二维的复杂的多,很多时候我们的处理方法和二维相似,通过将需要变换的物体旋转到轴上然后进行三维缩放或三维错切,然后再旋转到想要的方向上 ?...三维变换在后面十六章的时候还会有进一步的讨论 物体在进行线性变换的时候,如果我们只把物体表面的法线当作普通的向量一起变换的话,法线很可能在变换后就不是正确的法线了,最简单的例子就是下图的错切变换,原本垂直于切向量...6.4 变换矩阵求逆 在图形学中我们常常要用到线性变换的逆变换,将转换后的物体转换回去。...这样就引出了坐标系变换的问题,前面我们讨论的都是如何在不动的坐标系中移动目标点,而如何得到物体在新的坐标系中的坐标这个问题就是坐标系变换,之前在2.4中稍微提到过一点点。
尽管非常精确的碰撞检测算法可以精确地表示和解决碰撞问题,但是在路径规划初期对碰撞只需要有一个初步的估计,比如是否会发生碰撞,碰撞的大概程度如何,以免把大量的精力浪费在碰撞检测问题上,从而降低了在其他方面的注意力...AABB检测方法采用一个描述用的立方体或者球形体包裹住3D物体对象的整体(或者主要部分),我们可以根据包装盒的距离、位置等信息来计算是否发生碰撞。...AABB包围盒与OBB包围盒的最直接的区别就是,AABB包围盒是不可以旋转的,而OBB包围盒是可以旋转的,也就是有向的。 ...当物体在场景中移动时,它的AABB也需要随之移动,当物体发生旋转时,有两种选择:用变换后的物体来重新计算AABB,或者对AABB做和物体同样的变换。...图中红色区域为物体A与物体B投影的重叠部分。 二维场景中AABB碰撞检测具有如下规则:物体A与物体B分别沿两个坐标轴做投影,只有在两个坐标轴都发生重叠的情况下,两个物体才意味着发生了碰撞。
具体来说,他在 1972 年证明了黑洞的表面在一个固定的时刻必须是一个二维球体 。虽然黑洞是三维物体,但其表面只有两个空间维度。...对于那个圆上的每个点,我们都可以用一个二维球体代替。这种圆形和球体组合的结果是一个三维物体,可以被认为是一个实心的、块状的甜甜圈。 原则上,如果它们以合适的速度旋转,就会形成这种甜甜圈状的黑洞。...接下来把问题移动到二维形态下,事情开始变得复杂起来。从一个二维球体(即一个空心球)开始,将下半部分的每个点向上移动,使其接触上半部分的对映点,这样就只剩下上半球了。...数学家用符号 L (p, q) 在棱镜空间中指代这些变量,其中 p 代表地球被划分为多少扇区,而 q 代表这些扇区如何彼此识别。...正如旋转可以防止 Emparan 和 Realall 的黑环自行塌陷一样,Kunduri-Lucietti 黑棱镜也必须旋转。
给定初始位姿,首先物体 CAD 模型会投影到图像平面上以获得初始轮廓,然后一个轻量级网络用于预测该轮廓应如何移动,以匹配图像中物体的真实边界,从而为物体位姿优化提供梯度。...如何结合了传统优化方法和基于学习方法的优势,能够仅在 CAD 网格模型引导下,准确、鲁棒、实时地求解物体位姿,是一个亟待解决的问题。...其中一种方法是直接预测旋转和平移参数。另一种方法则是通过检测或回归物体坐标生成 2D-3D 对应关系,进而使用 PnP 求解器估计六自由度位姿。然而,仅通过单个网络预测物体位姿,其输出往往不准确。...在位姿 每一轮迭代更新时,二维轮廓点 和三维轮廓点 之间重投影误差 计算如下: 其中, 为投影轮廓法向向量, 和 分别为物体在第 k 帧的旋转和平移,π 表示针孔相机模型的投影函数:...该位置作为边界点的似然估计是: 每条对应线上边界点似然估计相互独立,则所有对应线整体似然估计为: 本小节的目标为寻找使得似然估计最大化的位姿 。
尽管非常精确的碰撞检测算法可以精确地表示和解决碰撞问题,但是在路径规划初期对碰撞只需要有一个初步的估计,比如是否会发生碰撞,碰撞的大概程度如何,以免把大量的精力浪费在碰撞检测问题上,从而降低了在其他方面的注意力...AABB检测方法采用一个描述用的立方体或者球形体包裹住3D物体对象的整体(或者主要部分),我们可以根据包装盒的距离、位置等信息来计算是否发生碰撞。...AABB包围盒与OBB包围盒的最直接的区别就是,AABB包围盒是不可以旋转的,而OBB包围盒是可以旋转的,也就是有向的。 ...当物体在场景中移动时,它的AABB也需要随之移动,当物体发生旋转时,有两种选择:用变换后的物体来重新计算AABB,或者对AABB做和物体同样的变换。...二维场景中AABB碰撞检测具有如下规则:物体A与物体B分别沿两个坐标轴做投影,只有在两个坐标轴都发生重叠的情况下,两个物体才意味着发生了碰撞。
基于GAN的二维图像无监督三维形状重建 论文、代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「二维图像GAN」,即可直接下载。 摘要: 自然图像是三维物体在二维图像平面上的投影。...如果真的隐含了这些信息,研究人员如何利用这些知识来恢复图像中物体的三维形状呢?为了回答这些问题,在这项工作中,研究人员首次尝试直接从一个现成的只对RGB图像训练的2D GAN中挖掘3D几何线索。...(2) 研究人员的工作还提供了另一种无监督的三维形状学习方法,并且不依赖于物体形状的对称性假设。 (3) 研究人员实现了高度逼真的3D感知图像操作,包括旋转和重光照,无需使用任何外部3D模型。...研究人员希望通过挖掘二维GAN中的几何信息(视角与光照)来重建物体的三维形状。...基于“凸”形先验知识,研究人员的方法可以探索GAN图像中的视角和光照变化,并利用这些变化以迭代的方式细化底层物体形状。研究人员进一步展示了研究人员的方法在3D感知图像处理的应用,包括对象旋转和重光照。
让模型具有合适的位置和大小; (3)投影变换:类似于为照相机选择镜头,将三维模型通过投影方式生成一幅二维投影图,同时确定视野,并确定哪些物体位于视野之内以及它们能够被看到的程度。...由于投影变换,视口变换共同决定了场景是如何映射到计算机的屏幕上的,而且它们都与屏幕的宽度、高度密切相关,因此应该放在reshape函数中。...,在移动的过程中,观察到的物体大小不会发生变化,这解释了为什么在正投影中移动物体,不能观察出物体形状变化; (4)gluPerspective(视角,宽高比,近距离,远距离)是透视投影函数,其中近距离和远距离分别指照相机镜头跟近裁剪平面和远裁剪平面的距离...4.实验代码: #include #include float fTranslate;//整体平移因子 float fRotate = 0.0f;//整体旋转因子...;//整体旋转 bool bWire = false;//填充、线框 int wHeight = 0; int wWidth = 0; float place[] = { 0, 0, 5 }; void
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