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有向包围盒(OBB)的计算:使用PCA算法求职学习资料

本文介绍了有向包围盒(OBB)的计算:使用PCA算法求职学习资料,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

对于OBB是什么不作介绍,如果你能看到这篇文章,我觉得你应该知道OBB是什么,也大概知道OBB的经典生成算法:使用PCA(主成分分析)。
主成分分析有一个关键的线性代数计算步骤,即求解协方差矩阵的特征值和特征向量,这一点必须使用数值分析算法而不能用解题用的基本行变换手段,因为现代程序最大的特点就是干一些枯燥重复的事情——迭代嘛。

在这里主要介绍三维的思路,黑盒模型:

obb的参数(中心点、三轴向量、三轴半长,以确定一个空间中的矩形)= f(点集)

步骤① 分解点集的xyz分量

即把所有点的 x、y、z 值分别放到独立的数组中

步骤② 对x、y、z这三个随机变量(一维数组)求协方差矩阵

步骤③ 对步骤②中的协方差矩阵求解特征值与特征向量,特征向量构造列向量矩阵M

步骤④ 将点集的几何中心平移至坐标系原点,并全部乘以M矩阵进行旋转变换

对于OBB是什么不作介绍,如果你能看到这篇文章,我觉得你应该知道OBB是什么,也大概知道OBB的经典生成算法:使用PCA(主成分分析)。
主成分分析有一个关键的线性代数计算步骤,即求解协方差矩阵的特征值和特征向量,这一点必须使用数值分析算法而不能用解题用的基本行变换手段,因为现代程序最大的特点就是干一些枯燥重复的事情——迭代嘛。

在这里主要介绍三维的思路,黑盒模型:

obb的参数(中心点、三轴向量、三轴半长,以确定一个空间中的矩形)= f(点集)

步骤① 分解点集的xyz分量

即把所有点的 x、y、z 值分别放到独立的数组中

步骤② 对x、y、z这三个随机变量(一维数组)求协方差矩阵

步骤③ 对步骤②中的协方差矩阵求解特征值与特征向量,特征向量构造列向量矩阵M

步骤④ 将点集的几何中心平移至坐标系原点,并全部乘以M矩阵进行旋转变换

对于OBB是什么不作介绍,如果你能看到这篇文章,我觉得你应该知道OBB是什么,也大概知道OBB的经典生成算法:使用PCA(主成分分析)。
主成分分析有一个关键的线性代数计算步骤,即求解协方差矩阵的特征值和特征向量,这一点必须使用数值分析算法而不能用解题用的基本行变换手段,因为现代程序最大的特点就是干一些枯燥重复的事情——迭代嘛。

在这里主要介绍三维的思路,黑盒模型:

obb的参数(中心点、三轴向量、三轴半长,以确定一个空间中的矩形)= f(点集)

步骤① 分解点集的xyz分量

即把所有点的 x、y、z 值分别放到独立的数组中

步骤② 对x、y、z这三个随机变量(一维数组)求协方差矩阵

步骤③ 对步骤②中的协方差矩阵求解特征值与特征向量,特征向量构造列向量矩阵M

步骤④ 将点集的几何中心平移至坐标系原点,并全部乘以M矩阵进行旋转变换

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