首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

求解均匀分布/均匀间隙螺旋点的算法?

求解均匀分布/均匀间隙螺旋点的算法是一种用于在平面上生成均匀分布或均匀间隔的点集的算法。该算法可以应用于许多领域,如图形渲染、模拟、数据可视化等。

一种常见的求解均匀分布/均匀间隙螺旋点的算法是螺旋扫描算法。该算法通过按照螺旋的方式依次生成点,使得点在平面上均匀分布或均匀间隔。

具体实现该算法的步骤如下:

  1. 定义一个正整数n,表示要生成的点的数量。
  2. 计算生成点的边长l,使得l * l >= n,即l为不小于n的平方根的最小整数。
  3. 定义一个二维数组grid,大小为l * l,用于存储生成的点的坐标。
  4. 初始化变量x和y为0,表示当前生成点的坐标。
  5. 初始化变量dx和dy为0和-1,表示当前生成点的移动方向。
  6. 从1到n,依次生成点: 1) 将当前点的坐标(x, y)存储到grid中。 2) 如果下一个点超出了grid的边界或者下一个点已经被占用,则改变移动方向。 3) 更新当前点的坐标(x, y)为下一个点的坐标。 4) 更新下一个点的坐标为当前点的坐标加上移动方向(dx, dy)。
  7. 返回生成的点的坐标集合。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 水下视觉SLAM的图像滤波除尘与特征增强算法

    摘要:将视觉SLAM(同步定位与地图创建)方法应用于水下环境时,扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难,而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题,设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法;根据水中杂质的像素特征,按照“检测-滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰;同时,通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布,得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律,并将其用于求解水下光照模型,将图像还原为光照均衡的状态,以此来增强图像的特征,进而实现更多有效特征点的提取。最后,利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理,并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明,滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上,图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。

    00

    轻量级实时三维激光雷达SLAM,面向大规模城市环境自动驾驶

    对于自动驾驶汽车来说,在未知环境中的实时定位和建图非常重要。本文提出了一种快速、轻量级的3D激光雷达SLAM,用于大规模城市环境中自动驾驶车辆的定位。文中提出了一种新的基于深度信息的编码方法,可以对具有不同分辨率的无序点云进行编码,避免了点云在二维平面上投影时丢失维度信息。通过根据编码的深度信息动态选择邻域点来修改主成分分析(PCA),以更少的时间消耗来拟合局部平面。阈值和特征点的数量根据距离间隔自适应,从而提取出稀疏的特征点并均匀分布在三维空间中。提取的关键特征点提高了里程计的准确性,并加快了点云的对齐。在KITTI和MVSECD上验证了该算法的有效性和鲁棒性。里程计估计的快速运行时间为21ms。与KITTI的几种典型的最先进方法相比,所提出的方法将平移误差减少了至少19%,旋转误差减少了7.1%。

    07

    Chemical Science | SDEGen:基于随机微分方程的构象生成模型

    本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授、康玉副教授和碳硅智慧联合发表在Chemical Science的论文《SDEGen: Learning to Evolve Molecular Conformations from Thermodynamic Noise for Conformation Generation》。该论文提出了一种将分子力学当中的随机动力学系统和深度学习当中的概率模型相结合的小分子三维构象生成模型:SDEGen。作者采用随机微分方程(Stochastic Differential Equation, SDE)模拟分子构象从热噪声分布到热平衡分布的过程,联合概率深度学习的最新DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)模型,不仅提高了模型生成构象的效率,并且在多项评测任务(包括构象生成质量、原子间距离分布和构象簇的热力学性质)上实现了精度的提升。如在构象生成质量上,其多样性指标优于传统方法22%,准确性指标优于传统方法40%;在热力学性质预测方面,将传统方法的精度提升了一个数量级,与量化计算的结果误差缩小至~2kJ/mol。除此之外,这篇文章还引入了晶体构象的比对实验和势能面分布实验,为构象生成任务的评测提供了更多维及更物理的视角。大量的实验表明,SDEGen不仅可以搜索到小分子晶体构象所在的势能面的势阱当中,还可以搜索到完整势能面上多个局域优势构象。同时,SDEGen模型计算效率极高,在分子对接、药效团识别、定量构效关系等药物设计任务中具有广泛的应用前景。

    03
    领券