我有一个火灾模拟，包含大量带纹理的GL_POINTS。每个粒子都有一个透明的背景，当从特定角度面对火焰时，混合工作正常。然而，从其他角度查看它会显示背景，这些背景应该是透明的，遮挡了在其他人后面渲染的粒子。见下图。如您所见，粒子的路径上似乎有很多黑框。我怎样才能避免这种情况？我使用的混合函数是GL_SRC_ALPHA,GL_ONE_MINUS_SRC_ALPHA。使用GL_ONE作为glBlendFunc的第二个参数给出非常相似的结果。 最佳答案 http://www.opengl-tutorial.org/intermediate
我正在将一些代码从matlab转换为opencv。我尝试在opencv中使用Sobel，但opencv和matlab的输出完全不同，这可能是什么原因。如何使opencv的输出与matlab相同？我的MATLAB代码是:[sobel_edges,T,V,H]=edge(rgb2gray(im),'sobel',0.03);sobel_angles=atan2(V,H);sobel_weights=(V.*V+H.*H).^0.5;其中0.03是阈值。在opencv中，当我使用预建的Sobel滤波器时，输出与matlab完全不同，甚至在openc中计算的engle和magnitude也不同
我需要制作一个简单的带通音频滤波器。现在我使用了这个简单的C++类:http://www.cardinalpeak.com/blog/a-c-class-to-implement-low-pass-high-pass-and-band-pass-filters效果很好，可以切断所需的strip。但是，当我尝试以较小的步幅更改上限或下限时，在某些限制值上我听到了错误的结果-频率衰减或偏移(与当前限制不对应)的声音。计算脉冲响应的函数:voidFilter::designBPF(){intn;floatmm;for(n=0;n在哪里m_lambda=M_PI*Fl/(Fs/2);m_phi
我尝试使用卡尔曼滤波器稳定视频以进行平滑处理。但是我有一些问题每次，我有两个帧:一个当前帧和另一个帧。这是我的工作流程:计算goodFeaturesToTrack()使用calcOpticalFlowPyrLK()计算光流只保留优点估计刚性变换使用卡尔曼滤波器平滑图片变形。但我认为卡尔曼有问题，因为最后我的视频仍然不稳定，一点也不流畅，甚至比原来的还要糟糕......这是我的卡尔曼代码voidStabilizationTestSimple2::init_kalman(doublex,doubley){KF.statePre.at(0)=x;KF.statePre.at(1)=y;KF.
我使用C++中的Eigen库编写了一个卡尔曼滤波器实现，并且还使用了此link中的实现测试我的过滤器:我的预测步骤如下所示:voidKalmanFilter::Predict(){//stateEstimate=statetransitionmatrix*previousstate//Nocontrolinputpresent.x=A*x;//StateCovarianceMatrix=(StateTransitionMatrix*PreviousStateCovariancematrix*(StateTransitionMatrix)^T)+ProcessNoiseP=A*P*A.t
我有一个系统可以从源中生成粒子并更新它们的位置。目前，我在OpenGL中编写了一个程序，它调用我的GenerateParticles(...)和UpdateParticles(...)并显示我的输出。我希望我的系统具备的一项功能是能够每秒生成n个粒子。在我的GenerateParticles(...)和UpdateParticles(...)函数中，我接受了2个重要参数:current_time和delta_time。在UpdateParticles(...)中，我根据以下公式更新粒子的位置:new_pos=curr_pos+delta_time*particle_vector。我如何
喜欢做动画的我很早之前就已经开始关注Threejs这个框架了，觉得这个框架老酷炫了，可以在浏览器中展示一个3D场景，奈何时间与精力关系(主要是懒)一直都没有真正花功夫去学，好在最近终于开始简单学了一点Threejs的皮毛，并且写了个安卓机器人的小demo，涉及到的知识点是一些简单的几何模型的使用，有兴趣的就来一起看下吧。创建React项目Threejs可以用在不同项目中，可以用纯js写，也可以用Vue来写，我这里使用的是React+ts，第一步咱先来创建个项目，使用cra创建等待一段时间的项目初始化之后，在vscode中打开这个叫robot的工程，然后在终端里面分别执行以下命令第一个命令是安装
我正在开展一个项目，通过数据融合来跟踪安装在移动设备上的摄像头的位置。我得到的数据是1)来自源A的相机在x、y和z方向的速度2)来自源B的当前帧和上一帧位置之间的差异(在2D中，Z不应以任何方式改变)我已经做了一个类似的项目，但没有任何数据融合，而是使用了在OpenCV中实现的卡尔曼滤波器。目前，我一直对迄今为止在网上找到的所有不同实现技术感到困惑。我如何将我获得的数据插入/组合到KF/EKF的不同组件中？我有这个例子来改变OpenCV-KF以作为EKF工作。它看起来很像我需要的东西，除了我的对象实际上是相机本身并且还能够在y轴和x轴上移动，轮流，......而且我得到的不是对象的像素
EMI滤波器设计概念1.1基本概念在开关电源的设计里，为了对策传导干扰大都会在输入端前端加入EMI滤波器，因传导测试是由AC端来做量测，因此滤波器愈靠近接收器效果愈好(让所有的干扰都可经由滤波器做衰减)，而一般滤波器是经由电感与电容组合而成的二阶低通滤波器。如图27所示，当干扰信号在经过接收器之前，由电感与电容组成的二阶低通滤波器来衰减高频信号，由图28可知，愈大的滤波电感或电容，可以让谐振频率点往前移而衰减更多高频信号。图27图281.2耦合路径在滤波器设计上，需确认要衰减的路径是差模还是共模，如图29所示为常用的EMI滤波电路，蓝色回路为差模滤波器，左边为L1与X1，右边则由L2与C1所组
我正在创建一个filterBy通过过滤的功能filterKey:filterBy(data,filterKey){data=data.filter(function(row){returnObject.keys(row).some(function(key){returnString(row[key]).toLowerCase().indexOf(filterKey)>-1})})console.log(data)returndata}data好像：[{name:'Alex',createdAt:''},{...}]filter好像：A（字符串）。然而，console记录一个空数组，无论其值如
