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Matlab中的某些代码无法执行,特别是“Tetrahedral-Interpolation”,它涉及使用四面体数学进行颜色转换。

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简介:
matlab中的某些代码在执行四面体插值时,需要进行四面体插值的颜色转换,这涉及到对表达式节点的具体实现,以及使用眨眼脚本的配合。我一直未能成功地构建一个逆向函数来完成往返操作,这曾经是我距离目标最近的一次尝试,但最终却未能成功。目前,系统仅支持一个基本的正向操作。对于不熟悉史蒂夫·耶德林(SteveYedlin)的人来说,ASC:这些实现方式本质上是对耶德林所展示内容的模仿。您可以在该页面的结尾(0:14:30)找到他分享了一部分眨眼脚本代码的视频。在此期间,我试图利用页面末尾链接提供的各种学术论文中的数学方法来补全缺失的部分,随后我又将这些方法翻译成NCNuke用户的expression节点。TetraAutomater主要提供其能够完成的任务的建议,并且它从未被广泛提及过。我衷心希望能够将这些功能共享给所有用户使用,并避免产生任何负面影响!视频演示中新增了EmberLight为Fusion制作的端口,该端口能够根据输入和输出自动匹配六种颜色,并可用于逆运算,但并不推荐使用。为了确保正常运行,需要使用Python库SymPy(请注意SymPy==1.5版本才能保证其工作正常),因为求解器的工作方式已经发生了改变。

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客服
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  • MATLAB部分——Tetrahedral Interpolation:利实现
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    本项目探讨在MATLAB环境下使用四面体插值技术进行颜色转换时遇到的部分代码执行问题。通过四面体方法,旨在优化和解决色域映射中的挑战。 在使用MATLAB进行四面体插值的颜色转换过程中遇到一些问题。我的代码目前仅实现了正向操作,并且我尚未成功创建一个逆函数来实现往返运算。对于不了解Steve Yedlin的人来说,他展示了一些眨眼脚本的代码片段,这些是用于演示颜色转换的一部分内容。 为了重建缺失的部分,我已经参考了几篇论文中的数学方法,并将其转化为NCNuke用户的expression节点形式。TetraAutomater这个工具可以自动匹配输入和输出间的六种颜色关系,在某些情况下也可逆向操作使用,但并不推荐这样做。 视频中展示了一些相关的演示过程。最近发现EmberLight为Fusion制作了一个端口版本的TetraAutomater,这可能是一个有用的替代方案。我希望能够将这些分享给所有人,并不期望从中获得任何贡献或回报。
  • Qt使OpenCV.rar
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    本资源为一个关于在Qt开发环境中利用OpenCV库实现颜色识别功能的项目压缩包。内含源代码和详细文档,适合初学者学习和参考。 Qt与OpenCV颜色识别技术结合使用可以实现高效的图像处理功能。在C++环境下进行颜色识别编程能够充分利用这两种库的优势,为用户提供强大的视觉应用开发工具。通过将OpenCV的图像处理能力集成到Qt的应用程序框架中,开发者可以获得一个既美观又实用的颜色检测解决方案。这种组合不仅简化了代码编写过程,还提高了应用程序的整体性能和用户交互体验。
  • 使Python和OpenCV红绿
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    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库,实现对图像中红色与绿色的精确识别。通过色彩空间转换及阈值处理技术,有效提取目标颜色信息,在视觉检测、机器人导航等领域具有广泛应用价值。 为了更准确地调整红色和绿色的HSV值,我使用了`cv2.createTrackbar()`函数创建六个滚动条。 首先,创建用于设定HSV最低值的滚动条: ```python cv2.createTrackbar(H_min, image, 35, 180, nothing) cv2.createTrackbar(S_min, image, 43, 255, nothing) cv2.createTrackbar(V_min, image, 46, 255, nothing) ``` 接着,创建用于设定HSV最高值的滚动条: ```python cv2.createTrackbar(H_max, image, 0, 180, nothing) ```
  • 使表示第Matlab
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    这段Matlab代码提供了一种创新的方法,通过添加色彩维度来展示四维数据,使用户能够更直观地理解和分析复杂的数据集。 对于四维数组的直观表示(x, y, z, c),该程序可以在三维展示的基础上用颜色来表现第四维的数据。
  • MATLAB - GPTIPS2F:增强版MATLAB符号回归工具箱
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    GPTIPS2F是一款针对MATLAB开发的高级符号回归工具箱,旨在解决原代码存在的部分兼容性和执行问题,优化算法性能并扩展功能。 MATLAB的GPTIPS2F工具箱是Dominic Searson博士开发的第二版MATLAB工具箱的一个升级版本。自2017年以来,塔尔技术大学的Aleksei Tepljakov博士一直在维护这个分支(简称2F)。请注意,从2018年12月6日起,GPTIPS2F的版本号已重置为1.0。 新的功能包括预设随机常数(PRC),这是临时随机常数(ERC)的一个子集。区别在于PRC是从预先定义好的集合中进行选择的;自动定义的功能(ADF),这是一种在初始种群生成时被植入模板,并且可以在变异过程中自然出现的形式;以及进化规则,用来定义丢弃具有某些不良特征个体或者显著降低其留在群体中的概率的准则。 要安装并运行代码,请使用命令`addpath(genpath(gptips2f))`来添加路径,然后保存结果路径。更新后的文档将在适当的时候发布。同时,继续阅读以了解如何利用ADF功能。 关于如何使用ADF的简介与该术语原始含义相反的是,用户在回归过程之前需要手动定义ADF(自动定义的功能)。当前的目标是强制某些结构进入原本无规则建模问题中。
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    本文介绍了如何使用ASP技术来更改网页的颜色和字体样式,帮助开发者轻松实现网站视觉效果的个性化定制。 关于ASP字体换色代码,在需要更改颜色的地方直接使用即可。
  • 使纹理和图像分割C++下载
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    这段C++代码利用了先进的图像处理技术,通过分析纹理与色彩特性实现高效精准的图像分割。适用于研究及开发领域,助力视觉识别任务。 该提案旨在通过在图像中查找感兴趣的对象来改进算法。一张图片可能包含许多不同姿态的物体;因此,直接使用分类器处理整个图像是不可行的。我们首先需要分割图像并提取单个对象,以便提供一个局部区域作为分类器输入,并最终识别出感兴趣的物体。基于定义的基本特征,我们可以缩小可用分类器的选择范围。 大多数现有的库提供了仅依赖分水岭、图形切割等方法进行自动图像分割的功能,但这些方法并未考虑纹理属性的影响。本周我们分析了两个简单却非常关键的特征:纹理和颜色。利用这两个特性,我们已经开发了自己的图像分割算法。首先,实现了一种基于相似颜色区域组合的方法。由于在RGB色彩空间中定义距离度量较为困难,我们将图像转换为HSV色彩空间以方便地使用简单的度量来评估颜色相似性。 选择随机点作为起始位置进行区域增长,并根据颜色相似性的标准将像素合并在一起。完成此步骤后,我们得到一个基于颜色的粗略分割结果。接下来,确定单个像素的梯度方向并将重叠20x20像素的小块分组以形成纹理模式。通过考虑每个梯度方向出现频率来定义区域纹理,并对其进行统计测量(如均值、方差、密度和众数),以便更好地量化并比较不同区域间的差异性。 以上技术手段为我们实现图像分割提供了坚实的基础,有助于在复杂背景下识别感兴趣对象的位置与形状特征。
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    本文章介绍了如何使用OpenCV库在Python中实现颜色识别技术。它涵盖了从图像获取到特定颜色物体检测的基本步骤和技巧。适合对计算机视觉感兴趣的初学者参考学习。 在数字图像处理领域中常用的色彩模型包括RGB(红、绿、蓝)模型和HSV(色调、饱和度、亮度)模型。其中,RGB模型被广泛应用于彩色显示器和视频摄像机,并且我们平时所使用的大多数图片都是基于这种模式的。相比之下,HSV模型更贴近人们描述颜色的习惯方式,它的颜色表示对人类来说更加自然直观。 HSV色彩空间由A. R. Smith在1978年提出,也称为六角锥体模型(Hexcone Model)。该模型中的三个参数分别是:色调(H: hue),饱和度(S: saturation)以及亮度(V: value)。其中,色调用角度表示,范围为0°到360°;以红色作为起始点,并沿逆时针方向进行计算,即红色对应于0°。
  • 修改和背景等设置
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