我有一个图像(例如(7x7x3)和一个过滤器(3x3x3))。我将图像与过滤器转换成(3x3)输出。如果我想做逆运算,并希望它成为图像输出和过滤器。如何使用Numpy在Python中实现此操作?
我不知道我应该使用哪一个运算与过滤器(逆或转置)?
这是我的反褶积代码:
import numpy as np
def deConv(Z, cashe):
'''
deConv calculate the transpoe Convoultion between the output of the ConvNet and the filter
Arguments:
所以我写了一个程序来绘制和显示一个3D立方体,使用这些简单的转换公式,就像在等轴测图中使用的那样:
x2 = x*cos(30) - y*cos(30)
y2 = x*sin(30) + y*sin(30) + z
坐标转换很好,一切都是正确的。
问题是旋转,大角度的旋转弄乱了所有的坐标,给了我一个完整的形状。在小角度旋转很多次(即1000度或更多)可以减小立方体的大小。
public void rotateX(double dg) //cube is shrinking along y and z
{
y = (y*Math.cos(dg)-z*Math.sin(dg));
所以我写了这个:
function y = convolution(u,v)
[m,n] = size(u);
[w,z] = size(v);
y = zeros(m-w+1,n-z+1);
for i = 1:m-w+1
for j = 1:n-z+1
y(i,j) = sum(sum(u(i:i+w-1,j:j+z-1).*v));
end
end
end
然后,我将其与matlab中的conv2()进行了比较,结果如下:
function timedConv
a = im2double(rgb2gray(imread(
我一直在开发一个网格库,我想添加一个功能,这样它就可以检测一个点是否位于3D网格内。
我尝试过光线投射算法之类的东西。
但问题是,在我的算法中,为了测试这种可能性,我沿着Z投影点将点投影到平面上,投影点在四边形/三角形内,投影点的z值大于原始点的Z值,我会计算face.If axis.If I wont.If总计数是奇数,这意味着该点在三维体积内。
ispointinside3Dspace(point,facelist)
{
for faces in the object:
{
project the point onto the face along Z axis;
if( proj
我正在做joukowsky变换来绘制翼型,我正在尝试用python来做这件事。保角映射应该是非常直接的,但似乎找不到关于如何在python上解决问题的指南。 通过数学计算: z = x + y *1j ### j = sqrt(-1) as representation of complex number
xi = z + 1 / z**2 根据理论,通过绘制z,我应该在那个平面上得到一个圆,而通过绘制xi,它应该是一个椭圆,但是我总是得到一个随机的数字。不知道是数学不正确,还是程序缺少其他步骤来完成转换。 以防万一,这就是我使用的网格类型。 N = 50
x_i, x_e = -4.
我在一个坐标系中有一组点,我想在Python中将它们旋转到另一个坐标系。基于,我编写了以下Python函数:
def change_of_basis(points, initial, final):
'''
rotate points/vectors in a 3D coordinate system to a new coordinate system
input: m x 3 array of points or vectors that have to be transformed from the initial to the
在我的项目中,我在3D坐标系中显示了一些球体。请参见下图。
每个球体都显示一个lab -Color值。要创建球体,我使用DirectX中的网格函数:
// Radius der Kugel
private const float radius = 4f;
// Die Anzahl der Ebenen einer Kugel
private const int slices = 8;
// Die Anzalh der Flächen einer Ebene
private const int stacks = 8;
// Das Mesh zum Darstellen der
public Cube(int x, int y, int z, int x2, int y2, int z2){
int tmpX = x;
int tmpY = y;
int tmpZ = z;
if(x > x2){x = x2; x2 = tmpX;}
if(y > y2){y = y2; y2 = tmpY;}
if(z > z2){z = z2; z2 = tmpZ;}
int centerX = x2 - x;
int centerY = y2 - y;
int centerZ
因此,我在python3.4中设置了两个函数,Cartesian2Spherical和Spherical2Cartesian,以帮助我在笛卡尔ans球面坐标系之间转换点,作为需要进行大量此类坐标转换的应用程序的一部分。下面是这些函数的代码。我使用this Wikipedia article作为转换的源代码。 def Cartesian2Spherical(p):
# p = (x,y,z)
# theta in (0,pi) and phi in (0,2pi)
x,y,z = p
r = np.sqrt(x*x+y*y+z*z)
theta = a
我正在寻找一个Python包来执行一个有效的常量Q变换(即使用快速傅立叶变换来加速过程)。我找到了一个名为CQ-NSGT/sliCQ Toolbox的工具箱,但我得到了以下错误:
File "build\bdist.win32\egg\nsgt\__init__.py", line 37, in <module>
File "build\bdist.win32\egg\nsgt\audio.py", line 7, in <module>
File "C:\Python27\lib\site-packages\scikits\au
我使用()下列旋转矩阵,在给定角度的任意轴上旋转一个物体:
def rotate_object(self, direction_vector, origin_point, point_to_rotate, angle):
angle = np.radians(angle)
a, b, c = origin_point
x, y, z = point_to_rotate
if direction_vector == 0:
u, v, w = [1.0, 0.0, 0.0] # Rotate in +x direction
elif
我正在为grimrock对象模型(www.grimrock.net)的图例开发一个fbx转换器,我只是想获得动画,因为其他工具已经转换了其余的动画。当我准备构造骨架时,我正在阅读他们的所有指南,以便从他们的小endian二进制文件转换成我想要的格式(在本例中是fbx),因为这个原因,我被困住了。
// A Mat4x3 is a transformation matrix split into 3x3 rotation and 3D rotation parts
struct Mat4x3
{
Vec3 baseX;
Vec3 baseY;
Vec3
我试图在一个gltf文件中转换网格数据,然后相应地修改皮肤和动画数据。
假设我们希望使用一个4x4齐次矩阵来转换数据。为了简化,让我们说,变换只是交换y和z轴。
对网格数据的处理非常简单:
就像这样:
for mesh in &gltf.meshes
{
for primitive in &mesh.primitives
{
for position in gltf
.data_from_accessor::<Vec3>(primitive.attributes.posi
试图在python中实现FFT算法,并碰到一个我似乎找不到的bug。
这是我的代码:
def FFT(co, inverse=False):
if len(co) <= 1:
return co
even = FFT(co[::2], inverse)
odd = FFT(co[1::2], inverse)
y = [0] * len(co)
z = -1 if inverse else 1
for k in range(0, len(co)//2):
w = np.round(math.e**(z*1j*math.pi*(2*k / le
我正在使用CUFFT库对128幅大小为128 x 128的图像进行2D FFT。我使用该库的方式如下:
unsigned int nx = 128; unsigned int ny = 128; unsigned int nz = 128;
// Make 2D fft batch plan
int n[2] = {nx, ny};
int inembed[] = {nx, ny};
int onembed[] = {nx, ny};
cufftPlanMany(&plan,
2, // rank
n, // dimension