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

2D图像是在垂直平面上水平渲染的。为什么?

2D图像是在垂直平面上水平渲染的,是因为在计算机图形学中,我们通常使用笛卡尔坐标系来表示图像。在笛卡尔坐标系中,水平方向被定义为X轴,垂直方向被定义为Y轴。因此,当我们渲染2D图像时,我们将图像的像素点按照其在X轴和Y轴上的位置进行排列和绘制。

这种水平渲染的方式有以下几个原因:

  1. 笛卡尔坐标系的约定:计算机图形学中广泛采用笛卡尔坐标系来表示图像和几何对象。在这个坐标系中,水平方向被定义为X轴,垂直方向被定义为Y轴。因此,渲染2D图像时,我们按照这个约定将像素点在垂直平面上水平排列。
  2. 人眼的感知:人眼对于水平方向的感知更加敏感。在自然界中,我们更容易注意到水平方向上的变化,比如地平线、水平线等。因此,将2D图像在垂直平面上水平渲染可以更好地符合人眼的感知习惯,使图像更加自然和易于理解。
  3. 图像处理算法的设计:许多图像处理算法和技术都是基于水平渲染的假设进行设计和优化的。这些算法在处理图像时通常会利用图像的水平特性,比如边缘检测、滤波等。因此,将2D图像在垂直平面上水平渲染可以更好地适应这些算法的设计和实现。

总结起来,2D图像在垂直平面上水平渲染是基于笛卡尔坐标系的约定,符合人眼的感知习惯,并且适应了许多图像处理算法的设计和优化。

相关搜索:为什么我的图像是水平的而不是垂直的?在Jimp中,是否有一个属性可以知道图像是垂直的还是水平的?垂直RecyclerView对在嵌套的水平RecyclerView上滚动做出反应在SVG上多个复杂路径上的一些数字垂直水平居中在较大的设备上将div中的项目水平对齐,在较小的设备上垂直对齐?R语言在简单图(不是ggplot)轴上垂直对齐的下标和上标?ChartJs如何通过数据集的值在轴上显示水平线和垂直线?在不使用Arcore(sceneform)中平面检测的情况下在指定点上渲染3d对象为什么css网格中的子容器在水平方向上占100%,而在垂直方向上只占90%?为什么我的.css文件没有在服务器上完全渲染,而是在本地工作?为什么我的tkinter水平滚动条在右下角被挤压,但垂直滚动条看起来正常?在自定义的dropdown上,为什么当dropdown渲染时,transition属性不起作用?为什么我在Android上使用自定义绘图时会遇到如此糟糕的渲染故障?旋转带有两个数据点的chart.js饼图,以使两个扇区在水平轴上对齐为什么在bsplines图中指定线型生成的图看起来像是三维的,其中一个点连接到多个其他点如何在R中创建一个水平条形图,该条形图是基于x轴上的一个额外变量在中间分割的?为什么在我的主web容器上将宽度设置为100%会在移动设备上创建水平滚动条?为什么从color1到color2的CSS线性渐变渲染与在color2背景上从color1到透明的线性渐变完全相同?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 证件照转数字人只需几秒钟,微软实现首个3D扩散模型高质量生成效果,换装改形象一句话搞定 | CVPR 2023

    转载自 微软亚洲研究院 量子位 | 公众号 QbitAI 一张2D证件照,几秒钟就能设计出3D游戏化身! 这是扩散模型在3D领域的最新成果。例如,只需一张法国雕塑家罗丹的旧照,就能分分钟把他“变”进游戏中: △RODIN模型基于罗丹旧照生成的3D形象 甚至只需要一句话就能修改装扮和形象。告诉AI生成罗丹“穿着红色毛衣戴着眼镜的造型”: 不喜欢大背头?那就换成“扎着辫子的造型”: 再试试换个发色?这是“棕色头发的时尚潮人造型”,连胡子颜色都搞定了: (AI眼中的“时尚潮人”,确实有点潮过头了 )

    02

    A Texture-based Object Detection and an adaptive Model-based Classi cation

    这项工作是神经信息研究所开发的车辆驾驶员辅助系统的一部分。这是一个扩展现有驾驶员辅助系统的概念。在实际生产的系列车辆中,主要使用雷达等传感器和用于检测天气状况的传感器来获取驾驶相关信息。数字图像处理的使用大大扩展了信息的频谱。本文的主要目标是检测和分类车辆环境中的障碍物,以帮助驾驶员进行驾驶行为的决策过程。图像由安装在后视镜上的CCD摄像头获取,并观察车辆前方区域。在没有任何约束的情况下,所提出的方法也适用于后视图。解决了目标检测和经典化的主要目标。目标检测基于纹理测量,并且通过匹配过程来确定目标类型。匹配质量和目标类别之间的高度非线性函数是通过神经网络实现的。

    01

    基于GAN的单目图像3D物体重建(纹理和形状)

    很多机器学习的模型都是在图片上操作,但是忽略了图像其实是3D物体的投影,这个过程叫做渲染。能够使模型理解图片信息可能是生成的关键,但是由于光栅化涉及离散任务操作,渲染过程不是可微的,因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架,允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值,背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型,这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。此项目有两个主要特点:单图像3D物体预测和3D纹理图像生成,这些都是基于2D监督进行训练的。

    01
    领券