DecoSketch – Towards Calligraphic Approaches to Interior Design

AI绘图关键词在人工智能（AI）的快速发展和普及的背景下，AI绘图成为了一个备受关注的领域。

AI绘图利用先进的算法和技术，可以自动生成高质量的图像，满足各种绘图需求。

本文将介绍AI绘图的关键词，包括生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、风格迁移和自动润饰等。

1. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种用于生成逼真图像的机器学习模型。

它由生成器和判别器两个部分组成。

生成器根据随机噪声生成图像，判别器通过判断图像的真实性进行训练。

通过反复迭代，生成器和判别器互相对抗，最终生成逼真的图像。

2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理任务中。

CNN通过多个卷积层和池化层提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或生成图像。

在AI绘图中，CNN可以作为生成器或判别器的底层网络，提高生成图像的质量和逼真度。

3. 风格迁移风格迁移是一种将图像的风格从一个图像转移到另一个图像的技术。

通过使用预训练的深度学习模型，可以将一个图像的风格应用于另一个图像，生成具有原始图像风格的新图像。

风格迁移在AI绘图中被广泛应用，可以将名画的风格应用于自动生成的图像，创造出令人惊艳的艺术作品。

4. 自动润饰自动润饰是指通过AI算法对图像进行自动增强和改善的过程。

通过自动润饰，可以使图像更加亮丽、清晰，并去除一些噪声和瑕疵。

自动润饰在AI绘图中扮演重要角色，可以提高生成图像的品质，并使其更符合用户的需求。

总结：AI绘图是一项充满潜力和创造力的技术。

通过生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、风格迁移和自动润饰等关键词，我们可以借助AI算法自动生成高质量的图像，满足各种绘图需求。

AI 绘图的发展将为艺术创作和设计带来新的可能性，并在多个领域得到广泛应用。

cartographer 算法通俗解释-回复【cartographer算法通俗解释】导图师算法（Cartographer Algorithm）是一种用于进行环境建图的算法。

通过使用激光雷达等传感器，导图师算法能够生成精确的二维或三维地图，以帮助机器人或无人驾驶车辆在未知环境中进行导航和定位。

本文将一步一步详细解释导图师算法的原理和应用。

第一步：传感器数据采集导图师算法的第一步是采集传感器数据。

常用的传感器包括激光雷达、相机和惯性测量单元等。

激光雷达可以测量出环境中物体的距离和角度信息，相机则可以捕捉环境中的图像，惯性测量单元用于测量机器人的姿态和速度。

第二步：数据预处理从传感器中获取的原始数据通常需要进行预处理，以去除噪声并对数据进行优化。

例如，对于激光雷达数据，可以使用滤波算法来平滑数据，并使用去除异常值和离群点的算法来去除噪声。

同时，还可以对图像数据进行去噪、校正畸变等处理，以提高数据的质量和准确性。

第三步：扫描匹配与定位导图师算法的核心是根据传感器数据进行扫描匹配和定位。

在这一步中，算法会将当前帧的激光雷达数据与先前帧的地图数据进行匹配，以估计机器人的位姿。

匹配过程通常使用最小二乘法或扩展卡尔曼滤波等技术，通过最小化匹配误差来获得最佳的位姿估计结果。

第四步：地图建立与维护在定位完成后，导图师算法会将当前帧的传感器数据与已有的地图数据进行融合，更新地图并保持其准确性。

融合的方式可以采用概率滤波器或格子地图等方法。

通过不断地更新地图，导图师算法能够在未知环境中实现高精度的建图，并为后续的定位和导航提供支持。

第五步：环境探索与路径规划一旦地图更新完毕，导图师算法可以根据地图信息帮助机器人或无人驾驶车辆进行环境探索和路径规划。

通过分析地图数据，算法能够找到最优的路径，以实现自主的导航和避障。

路径规划可以采用常见的算法，如A*算法和Dijkstra算法等。

第六步：实时定位与更新导图师算法是一个迭代过程，在机器人移动的过程中，需要实时定位和更新地图，以应对环境变化和机器人的运动。

koch雪花的自相似维数
Koch雪花是一种基于分形几何学的图形，具有自相似性。

自相似性是指图形的部分与整体相似，即缩放后可以得到相似的图形。

而自相似维数则是用于描述自相似性的一个数学概念。

Koch雪花的自相似维数可以通过计算其分形维数来得到。

分形维数是一种用于描述分形对象大小的指标，它可以帮助我们理解自相似图形的特征。

在计算Koch雪花的自相似维数时，我们可以先将其分解成一系列相似的子图形，然后通过计算每个子图形被缩小的比例来得到分形维数。

具体计算方法为：
1. 将Koch雪花分解成四个相似的子雪花；
2. 计算每个子雪花相对于原始图形的缩放比例，即为1/3；
3. 用公式D=log(N)/log(r)来计算分形维数，其中N为子雪花的数量，r为缩放比例；
4. 将四个子雪花的分形维数加起来并除以4，即为Koch雪花的自相似维数。

通过计算，我们可以得到Koch雪花的自相似维数为log(4)/log(3)，即约为1.2619。

这意味着Koch雪花的自相似性非常强，每个部分都是整体的缩小版本，并且可以无限缩小下去。

AI绘图关键词随着人工智能技术的快速发展，越来越多的领域开始应用AI技术。

绘图领域也不例外，AI绘图已经成为当下热门的话题。

本文将介绍几个AI绘图的关键词，分别是生成对抗网络（GAN）、风格迁移、智能创作和应用前景。

一、生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习的人工智能技术。

GAN由一个生成器和一个判别器组成，通过持续的博弈训练，生成器逐渐学习生成逼真的图像，而判别器则不断提高识别真伪的能力。

GAN在绘图领域的应用非常广泛，可以生成逼真的风景、人物、动物等图像，大大提升了绘图的效率和质量。

二、风格迁移风格迁移是一种将一幅图像的风格应用于另一幅图像的技术。

通过深度学习和神经网络，AI可以学习并理解不同图像的风格特点，并将其应用于其他图像。

在绘图领域，风格迁移技术可以帮助艺术家快速实现不同绘画风格的转换，例如将梵高的绘画风格应用于一幅风景图，或将水彩画的特点融入到一个人物肖像中。

三、智能创作AI绘图不仅可以辅助绘图过程，还能够独立进行智能创作。

通过训练大量的图像数据和深度学习算法，AI可以自动生成艺术作品，展现出独特的创意和风格。

一些AI绘图作品还参加了艺术展览并受到了艺术家和观众的肯定。

智能创作在艺术领域掀起了一场革命，不仅为艺术家提供了新的创作思路，也拓宽了艺术作品的可能性。

四、应用前景AI绘图在艺术创作、设计、娱乐等领域具有广阔的应用前景。

首先，在艺术创作方面，AI绘图可以帮助艺术家实现更高效、更多样化的创作，为艺术家提供灵感和创作工具。

其次，在设计领域，AI绘图可以用于室内设计、服装设计等，帮助设计师更好地展现创意和想法。

此外，AI绘图还可以应用于游戏开发、影视特效等领域，提升用户体验和视觉效果。

总结起来，AI绘图是当前热门的话题之一，其中的关键词包括生成对抗网络（GAN）、风格迁移、智能创作和应用前景。

编程英语中英文对照Data Structures 基本数据结构Dictionaries 字典Priority Queues 堆Graph Data Structures 图Set Data Structures 集合Kd-Trees 线段树Numerical Problems 数值问题Solving Linear Equations 线性方程组Bandwidth Reduction 带宽压缩Matrix Multiplication 矩阵乘法Determinants and Permanents 行列式Constrained and Unconstrained Optimization 最值问题Linear Programming 线性规划Random Number Generation 随机数生成Factoring and Primality Testing 因子分解/质数判定Arbitrary Precision Arithmetic 高精度计算Knapsack Problem 背包问题Discrete Fourier Transform 离散Fourier变换Combinatorial Problems 组合问题Sorting 排序Searching 查找Median and Selection 中位数Generating Permutations 排列生成Generating Subsets 子集生成Generating Partitions 划分生成Generating Graphs 图的生成Calendrical Calculations 日期Job Scheduling 工程安排Satisfiability 可满足性Graph Problems -- polynomial 图论-多项式算法Connected Components 连通分支Topological Sorting 拓扑排序Minimum Spanning Tree 最小生成树Shortest Path 最短路径Transitive Closure and Reduction 传递闭包Matching 匹配Eulerian Cycle / Chinese Postman Euler回路/中国邮路Edge and Vertex Connectivity 割边/割点Network Flow 网络流Drawing Graphs Nicely 图的描绘Drawing Trees 树的描绘Planarity Detection and Embedding 平面性检测和嵌入Graph Problems -- hard 图论-NP问题Clique 最大团Independent Set 独立集Vertex Cover 点覆盖Traveling Salesman Problem 旅行商问题Hamiltonian Cycle Hamilton回路Graph Partition 图的划分Vertex Coloring 点染色Edge Coloring 边染色Graph Isomorphism 同构Steiner Tree Steiner树Feedback Edge/Vertex Set 最大无环子图Computational Geometry 计算几何Convex Hull 凸包Triangulation 三角剖分Voronoi Diagrams Voronoi图Nearest Neighbor Search 最近点对查询Range Search 范围查询Point Location 位置查询Intersection Detection 碰撞测试Bin Packing 装箱问题Medial-Axis Transformation 中轴变换Polygon Partitioning 多边形分割Simplifying Polygons 多边形化简Shape Similarity 相似多边形Motion Planning 运动规划Maintaining Line Arrangements 平面分割Minkowski Sum Minkowski和Set and String Problems 集合与串的问题Set Cover 集合覆盖Set Packing 集合配置String Matching 模式匹配Approximate String Matching 模糊匹配Text Compression 压缩Cryptography 密码Finite State Machine Minimization 有穷自动机简化Longest Common Substring 最长公共子串Shortest Common Superstring 最短公共父串DP——Dynamic Programming——动态规划recursion —— 递归编程词汇A2A integration A2A整合abstract 抽象的abstract base class (ABC)抽象基类abstract class 抽象类abstraction 抽象、抽象物、抽象性access 存取、访问access level访问级别access function 访问函数account 账户action 动作activate 激活active 活动的actual parameter 实参adapter 适配器add-in 插件address 地址address space 地址空间address-of operator 取地址操作符ADL (argument-dependent lookup)ADO(ActiveX Data Object)ActiveX数据对象advanced 高级的aggregation 聚合、聚集algorithm 算法alias 别名align 排列、对齐allocate 分配、配置allocator分配器、配置器angle bracket 尖括号annotation 注解、评注API (Application Programming Interface) 应用(程序)编程接口app domain (application domain)应用域application 应用、应用程序application framework 应用程序框架appearance 外观append 附加architecture 架构、体系结构archive file 归档文件、存档文件argument引数(传给函式的值)。

halcon中topographic_sketch -回复关于Halcon中的topographic_sketch函数是什么，如何使用该函数以及该函数的应用场景。

Halcon是一款功能强大的计算机视觉库，可用于处理和分析图像数据。

其中的topographic_sketch函数是一种用于生成图像的表面拓扑结构表示的工具。

该函数可以帮助用户更好地理解和分析图像中的形状和结构信息。

首先，我们来解释一下什么是表面拓扑结构。

在计算机视觉和图像处理中，表面拓扑结构是用于描述图像上的物体的几何特征的一种方法。

它主要是通过连接不同区域的边缘来表示物体的形状和结构。

表面拓扑结构能够提供图像中物体的局部和全局信息，有助于理解和分析图像中的特征。

topographic_sketch函数可以将图像转换为表面拓扑结构表示。

它使用了一种基于距离变换的算法，通过计算图像中像素点与最近边缘的距离来生成表面拓扑结构。

具体来说，该函数将图像中的每个像素点替换为该像素点距离最近的边缘点的灰度值。

这样，生成的图像就能够更好地反映图像的形状和结构。

要使用topographic_sketch函数，首先需要安装Halcon库并导入相应的模块。

然后，可以使用以下语法调用该函数：surface = topographic_sketch(image, sigma, mask, mode)其中，image是待处理的图像数据，sigma是生成表面拓扑结构的平滑系数，mask是一个可选参数，可以用于选择图像中感兴趣的区域，mode 用于指定处理模式。

sigma的选择对于生成准确的表面拓扑结构至关重要。

较小的值会导致细节丢失，而较大的值可能会导致边缘模糊。

因此，需要根据具体应用场景来选择适当的sigma值。

另外，mask参数可以帮助用户仅处理图像中感兴趣的区域，提高处理效率和准确性。

topographic_sketch函数在许多应用场景中都有广泛的应用。

基于自适应布告板的三维树木表达方法①高亦远, 李　豪, 葛荣存, 李佳祺, 李　创, 佘江峰(南京大学 地理与海洋科学学院 江苏省地理信息技术重点实验室, 南京 210023)通讯作者: 佘江峰摘　要: 植被、地形以及人工建构筑物是三维虚拟地理场景可视化表达的基本内容, 树木是植被的主要组成部分.由于树木自然形态的复杂性, 其真实感表达非常困难. 基于几何模型的树木表达可以产生逼真的细节, 但场景实时渲染具有巨大的计算负担, 而基于纹理的简化模型在真实感表达上有所欠缺, 但具有更好的渲染性能. 如何兼顾场景渲染效率与视觉真实感受一直是树木三维可视化表达的研究热点. 本文提出一种基于自适应布告板的三维树木表达方法, 该方法在通常的平面布告板方法基础上, 根据视点与布告板的相对位置关系, 从预先获得的多张树木影像中选取最符合视点与树木相对位置关系的影像作为树木纹理渲染于该布告板上, 实现了布告板纹理的动态调整,使得不同视点下的树木渲染效果尽量接近真实, 同时也具有布告板的渲染性能优势. 本文基于WebGL 在浏览器中构建了一个三维场景, 其中包含若干树木模型. 实验结果表明本方法在表达树林时, 在浏览器这样的低渲染计算能力环境下也能取得可接受的渲染性能与表达效果.关键词: 三维模型; 布告板模型; 树木; 三维地理场景; 视点依赖引用格式: 高亦远,李豪,葛荣存,李佳祺,李创,佘江峰.基于自适应布告板的三维树木表达方法.计算机系统应用,2021,30(2):103–109. /1003-3254/7773.html3D Tree Presentation Based on Self-Adapting BillboardGAO Yi-Yuan, LI Hao, GE Rong-Cun, LI Jia-Qi, LI Chuang, SHE Jiang-Feng(Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, School of Geography and Ocean Science,Nanjing University, Nanjing 210023, China)Abstract : Vegetation, terrain, and man-made buildings are the primary parts in a 3D geography scene. Trees, as the main component of vegetation, bring greater difficulties in presentation of themselves in a 3D scene than others due to complex natural forms. Geometry-based model, with huge computational burden to real-time scene rendering, could present 3D tree details much better. However, a simplified tree model based on texture has generally better rendering performance than the geometry-based model, but with rather rough 3D effect. Reasonable compromise on the rendering performance and visual 3D presentation is a big challenge, becoming a research focus in the field of virtual geographic environment.This study proposes a self-adapting billboard to present a tree in a 3D scene. Firstly, a set of tree pictures should be taken from different viewpoints or pre-constructed based on different perspectives of the 3D tree model. Then, a billboard is taken as a geometrical carrier of dynamical texture. While viewpoint moves, the direction from the viewpoint to the target tree will be regarded as a determinative parameter to pick out one best-match picture of the tree from the pre-constructed picture set to replace current texture on the billboard. It makes the rendering effect of trees much similar to the real observations from a relative viewing angle. At last, a 3D scene with many trees is rendered in a browser based on WebGL.The result proves that the rendering efficiency and effect are both acceptable.计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(2):103−109 [doi: 10.15888/ki.csa.007773] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金面上项目(41871293, 41371365)Foundation item: General Program of National Natural Science Foundation of China (41871293, 41371365)收稿时间: 2020-06-18; 修改时间: 2020-07-14; 采用时间: 2020-07-17; csa 在线出版时间: 2021-01-27103Key words: 3D modeling; billboard; tree; 3D geography scene; viewpoint dependency1 引言自然景观是虚拟三维地理场景的重要组成部分,景观要素的相关渲染技术被广泛应用于地理信息系统、游戏、虚拟现实、动画等领域[1–3]. 作为自然景观中的常见要素, 树木的表达一直是研究的热点和难点[4].由于树木形态自身的复杂性, 树木的真实感表达与场景的渲染效率之间存在着矛盾[5,6]: 由大量三角面片构成的模型虽然可以有效表达树木形态, 但渲染效率较低, 而使用较少几何面片构成的模型则真实感不足, 二者都会影响用户体验. 目前三维场景中树木的表达方法大致分为两类[6], 一类是基于几何模型的绘制方法,另一类是基于纹理图像的绘制方法.基于几何模型的方法通过算法简化树木模型, 从而解决树木结构过于复杂导致的渲染耗时问题. 例如: Remolar等提出了树叶合并简化算法[7], 将相似的树叶进行合并; 郭星辰等提出了一种参数化的方式对植物形态特征予以集成和组织, 满足了树木的共性特征[8]; Lluch等提出了多层次模型表示法[9], 实现模型的简化; Zhang等提出了基于植物器官的层次合并算法[10], 引入了叶序、花序等概念来进行层次合并. 以上方法虽能在单株树木上达到简化效果, 但在渲染大规模森林场景时总体的渲染负担依旧繁重. 在大规模植被的可视化表达方面, Li等提出了一种基于图的中性景观模型, 能快速生成具有真实感的森林景观格局, 但在渲染性能方面还需要深入研究[11].基于纹理图像的绘制方法将树木的几何模型用简单面片表示, 其绘制工作量基本与树木的形态复杂度无关. 布告板是这类方法的一种简单而典型的实现, 其基本思想是将几何模型替换为始终朝向观察者的平面布告板, 通过将物体某个角度观察的快照作为纹理贴到布告板上, 从而减少动态渲染时的计算量[12]. 但是传统布告板的缺点也很明显, 当视点变化时布告板上的纹理贴图不会发生变化, 真实感比较缺乏. 在布告板方法的基础上, 相关学者提出了布告板云方法[13,14], 该方法将树木拆解为多个布告板进行表达, 在每个布告板贴上相应的纹理图片. 这在一定程度上解决了单布告板缺少三维立体感的问题, 但在表达精细的树木模型时需要大量的布告板面片, 使得渲染时的计算量大为增加. Maciel等提出了Impostor方法[15], 在预计算阶段将树木模型渲染到一个面, 减少了几何复杂度. 在此基础上孙雪波等又提出了基于动态Impostor技术的树木快速绘制方法[16], 可以实现树木的多角度表达, 但视角变化时纹理仍需实时生成, 实时计算量仍然很大. She等提出了球面布告板的概念, 使用不规则球面模拟树冠, 与传统布告板相比, 其几何复杂度和纹理复杂度略有提高, 但对于特定树木可以取得较好的表达效果[17].本文提出了一种新的布告板方法, 使用单个平面布告板作为树木模型的几何替代物, 根据视点位置动态切换与观察方向及距离最相适应的纹理贴图, 所取得的树木三维表达效果与观察方位具有更好的一致关系.2 模型数据生成自适应布告板方法首先需要获取多个观察方向以及视距上的树木纹理图片集合, 可用于后期场景渲染时的动态选取. 对于比较重要的树木(如古树名木), 如需要还原树木的原貌, 可以采用人工或无人机实地拍摄的方法, 获得树木在不同距离或方位上的高清照片;对于数量庞大的普通树木, 可以采用计算机模拟的方法分类获得多方位观察效果图. 无论采用哪种方法, 对于每一张图片, 都要记录下该树木图片所对应的观察方位以及视距. 以计算机模拟方法为例, 有关过程如下: 2.1 纹理图片生成在具有树木高精细模型的前提下, 通过设置相机位置、光照、分辨率等渲染参数, 利用三维软件获得同一树木在不同观察方位和视距下的渲染图像. 具体步骤如下(图1):1) 将树木模型(高为h)置于原点, 将模型高度的1/2处设为树木的中心;2) 设定相机位置到树木中心距离 r, 保证渲染的树木完整, 并设置水平及垂直方向的采样间隔角度;3) 根据水平和垂直方向间隔角, 以及相机到树木的距离, 确定相机的位置, 渲染对应位置的纹理图片.垂直角θ、水平角σ与相机位置(X, Y, Z)间的公式如式(1)~式(3), 渲染效果如图2所示.计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 2 期104在此过程中, 应对生成的图片标注方位和视距等信息, 以便于在漫游过程中, 根据视点与树木的相对空间关系方便地选取最合适的图片作为纹理.垂直角σ水平角 φ(1)(2)(2)(1)(3)(3)图1 树木的多方位视觉效果的生成示例σ=0°θ=0°θ=36°θ=72°θ=108°θ=144°θ=180°θ=40°θ=80°图2 同一树木的多方位渲染效果2.2 纹理图片预处理与传统布告板相比, 自适应布告板可以解决特定视角下的渲染缺陷, 但也存在一些新的困难. 传统布告板只需要将树木纹理图片的树根部位与地面相接就可将树木固定在场景中. 使用自适应布告板时, 树木根部会随着纹理图片的观察角度变化而发生渲染位置的变化. 如图3所示, 3棵树木垂直观察角度分别为: 0度、50度、90度. 当观察的垂直角由0逐渐增加时, 树根位置将由图像底部上移至图像中部. 在场景中若根部定位不恰当就会出现图4所示错误.为确保树木表达的准确性, 需要在每次切换纹理图片时动态调整布告板的位置, 使得树木根部定位点与地形高度一致, 形成树木“长”在地上的效果. 这需要对每张图片额外标注根部定位信息. 本文采用的方法为固定树木中心点的位置, 使树根在不同视角上都与地面相接.具体步骤为: 先测量一张水平角度生成的纹理贴图中树木根部距离图片底部的距离d1及纹理图片的高度d2; 然后, 将布告板置于场景中, 令其中心位置距离地形该点高度d2–d1处. 在调整后的场景中, 无论从什么位置观察树木图片都可以保证树木根部与地形固定点相接.2021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用105图3 树根位置变动示意图(a) 错误(b) 正确图4 树根定位的错误效果与正确效果比较3 树木实时渲染3.1 自适应布告板传统布告板使用一张纹理图片表示物体, 减少几何复杂度, 提高渲染性能. 当视点发生变化时, 旋转布告板, 使其始终面向相机位置. 但观察角度发生变化时,纹理图片并不会发生改变, 影响真实感.自适应布告板的主要思想是, 生成目标物体的多视角纹理图片集, 根据布告板与视点的相对方位关系,从多视点纹理图片集中选择与观察角度最契合的纹理图片在布告板上显示.当视点位置发生变化时, 则自动切换布告板上的纹理图片, 使之与视角同步变化, 实现观察效果与观察角度的一致. 这样, 可以使布告板展现出近似真实模型的效果.自适应布告板方法具体包括以下几个步骤:1) 预先生成(或拍摄)树木在各个相对方位与距离上的树木纹理图片;2) 根据视点和布告板的相对位置关系得到观察方向和距离;3) 根据观察方向计算旋转矩阵, 调整布告板位置,使其朝向相机位置;4) 寻找与观察方向和视距最匹配的图片, 并将图片用作为纹理更新到布告板上;5) 当视点移动时, 从第2步开始新的纹理选择过程.根据视点P 1(x 1, y 1, z 1)布告板中心P 0(x 0, y 0, z 0)计算水平角θ与垂直角σ的公式为:根据计算得到的水平角和垂直角, 查询距离该点位置最近的纹理图片. 依据由水平角θ与垂直角σ推算出的旋转矩阵来调整布告板的方向, 使其始终朝向相机.3.2 纹理查询纹理查询的直接方法是遍历已有图片对应的拍摄控制点, 分别计算控制点到观察点的相对方位和距离,并选择最接近的控制点所对应的纹理图片. 但是当纹理图片集合较大时, 遍历全部拍摄控制点代价过大. 改进办法是: 基于观察点位置查询其周围特定范围内的拍摄控制点, 以减少比较次数.根据纹理图片的获取方式及其方位信息, 可将纹理图片查询分为规则和不规则两种方式. 三维软件渲染生成的纹理图片相机位置精确可控, 相邻控制点间水平角或垂直角间隔一致, 根据观察点位置以及水平与垂直间隔角可以快速确定周围的4个拍摄点, 从中选择最近拍摄点的纹理图片. 但真实拍摄的影像纹理图片难以精确控制其拍摄方位, 拍摄位置分布也具有不规则性等特点, 在这样的拍摄图片集中寻找合适的纹理面临较大的困难, 需要利用已有的拍摄控制点生成空间 Delaunay 三角网, 再确定观察方位点所在三角形, 最后寻找与视点最近的点所对应的纹理图片(图5).3.3 纹理加载基于自适应布告板的树木表达方法有效减少了场景交互过程中的树木渲染计算负荷, 能够在计算能力较弱的平台上更流畅地渲染三维树木. 但在图片较多的情况下, 纹理读取和加载的压力也会变大, 需要一种合适的纹理加载方法以提高效率. 本文采用异步加载以及缓存相结合的方法, 算法过程如图6所示.一般来说, 从硬盘或网络中加载纹理图片耗时长,如果减少纹理图片的加载次数将会有效减少系统的IO 压力. 利用纹理图片缓存技术, 可以减少加载重复纹理的时间消耗[15,18]. 但纹理图片缓存也有弊端: 缓存过多纹理图片会占用大量的内存, 这会导致计算机性能的严重下降. 可设置一个定长的图片缓存队列, 当缓存图片数量超过队列长度时, 主动释放哪些早先加载但使用频率较低的纹理图片.计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 2 期106观察方位(a)纹理图片规则(b) 纹理图片不规则拍摄控制方位垂直间隔角: 3°最短路径最短路径水平间隔角: 6°σ=33°θ=90°σ=33°θ=96°σ=27°θ=95°σ=32°θ=91°σ=30°θ=96°σ=30°θ=90°σ=30°θ=98°σ=32°θ=96°σ=30°θ=100°图5 纹理图片规则(左)与不规则(右)寻址示例, 红色圆点为观察点, 黑色圆点为拍摄控制点根据变化后视点计算相对距离以及方位角根据图片索引信息检查图片是否已缓存异步加载纹理图片到缓存获得相适应的纹理图片的索引信息从缓存中获得纹理图片否是图6 纹理图片加载流程图本方法总体的流程如图7所示.4 实验流程及结果4.1 实验环境及数据基于浏览器的三维场景渲染是三维应用的一个热点, 和桌面应用软件相比, Web 应用最大的优势是客户端免安装, 但浏览器又是一个典型的渲染计算能力比较弱的环境, 能否在浏览器环境提供可接受的渲染性能是本文方法是否可用的一个重要验证. 本文基于WebGL 技术检测浏览器端的树木渲染效果. 软件环境为Chrome 63, WebGL 1.0. 硬件环境为: CPU Intel Core i7 2.6 GHz, 内存8 GB, GPU 为NVIDIA GeForce GTX1060, 显存3 GB.实验中使用3DS 格式树木模型, 来源于 网站, 选用了6种树木模型, 顶点数84 441至1 516 168不等, 模型数据量大小为2.25~38.5 MB 不等. 使用Blender 软件将树木模型渲染生成纹理图像集合, 采用的水平角间隔和垂直角间隔均为2度, 对每种树木各渲染了8280张图片, 构成了树木的纹理图片集.三维树木模型多角度渲染纹理图片预处理加载纹理到缓存纹理缓存布告板纹理更新纹理是否已缓存纹理选择视角计算视点变化否是多视点纹理图片图7 自适应布告板法总体流程图4.2 实验结果相较于传统布告板方法, 自适应布告板树木表达方法有效改进了非水平方向观察时存在的真实感不足问题(图8). 在表达大规模树木时, 为了避免树木在观感上过于整齐一致, 为树木增加一个随机的水平扰动角度, 使得从同一方向观察的不同个体树木的效果有所差异, 增加了场景的总体真实感(图9).2021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用107自适应布告板传统布告板图8 传统布告板与自适应布告板对比在表达树林场景时, 如果使用常规的几何模型方法, 每增加一棵树木都会增加大量的几何面片, 消耗大量的计算资源. 使用纹理贴图替代几何模型表达树木后, 增加一棵树木只会增加渲染纹理图片的存储空间, 不会显著增加更大的计算压力. 此外, 由于同类树木可以共享纹理图片库, 对于这种情况, 纹理图片的存储和管理事实上不会增加过多的额外负担.图9 三维场景中树林的表达试验表明, 在包含100棵树木的三维场景中动态漫游时, 浏览器渲染帧率可达到60 fps; 在由500棵树木构成的场景中, 纹理图片加载完成后, 仍能以50 fps 以上的帧率运行.若直接使用高精度的树木三维模型, 受浏览器性能的限制, 仅包含100棵树木的三维场景就已经卡顿严重, 甚至难以运行, 十分影响用户体验; 若使用传统的布告板方法, 虽然渲染帧数得到了保障, 但有明显的“纸片感”, 这种问题在俯视的情况下尤甚.自适应布告板树木表达方法使得渲染效率显著提高, 场景交互更为流畅, 在真实感表达方面也显著优于传统的布告板技术.计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 2 期1085 总结与展望本文提出自适应布告板的树木表达方法, 在预先生成的树木的多方位图像中, 根据视点变化动态检取最匹配的图像作为纹理, 在布告板上实时动态切换纹理, 在有效减少场景中树木的几何复杂度的同时, 提高了树木的真实感效果, 取得了渲染效率与渲染效果的较好平衡, 对于渲染计算能力较弱的环境(如Web浏览器)也具有很好的适用性.进一步研究可考虑继续优化树木的纹理图片获取方法和纹理加载算法, 进一步降低纹理图片加载的负担; 同时考虑为树木添加阴影效果, 增强三维场景的真实感. 在此基础上, 还可以考虑为常见树木种类建立纹理图片库, 以满足更为广泛的应用需求.参考文献王祖新. 虚拟环境下自然场景的渲染研究[硕士学位论文]. 北京: 北京邮电大学, 2014.1朱庆. 三维GIS及其在智慧城市中的应用. 地球信息科学学报, 2014, 16(2): 151–157.2An augmented reality application for mobile visualization of GIS-referenced landscape planning projects. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 2019, 14(6): 53–62.3杨垠晖, 王锐. 树木的真实感建模与绘制综述. 计算机辅助设计与图形学学报, 2018, 30(2): 191–216.4刘倩. 树木三维可视化技术的应用研究[硕士学位论文].郑州: 河南农业大学, 2008.1–7.5刘海. 大规模森林景观可视化模拟技术研究[博士学位论文]. 北京: 中国林业科学研究院, 2015.6Remolar I, Chover M, Ribelles J, et al. View-dependent multiresolution model for foliage. Journal of WSCG, 2003, 11(1–3): 370–378.7郭星辰, 佘江峰. 多细节层次的三维植被符号设计. 测绘科学, 2016, 41(6): 48–52.8Lluch J, Camahort E, Vivó R. Procedural multiresolution for 9plant and tree rendering. Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Graphics, Virtual Reality, Visualisation and Interaction in Africa. Cape Town, South Africa. 2003. 31–38.Zhang XP, Blaise F, Jaeger M. Multiresolution plant models with complex organs. Proceedings of 2006 ACM International Conference on Virtual Reality Continuum and its Applications. Hong Kong, China. 2006. 331–334.10Li JQ, Gu XY, Li XC, et al. Procedural generation of large-scale forests using a graph-based neutral landscape model.ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(3): 127. [doi: 10.3390/ijgi7030127]11魏迎梅, 宋汉辰, 吴玲达. 布告板对象在三维场景中的真实感表现. 第七届全国虚拟现实与可视化学术会议论文集.北京, 中国. 2007. 125–126, 137.12Lacewell JD, Edwards D, Shirley P, et al. Stochastic billboard clouds for interactive foliage rendering. Journal of Graphics Tools, 2006, 11(1): 1–12. [doi: 10.1080/2151237X.2006.10129213]13Garcia I, Sbert M, Szirmay-Kalos L. Tree rendering with billboard clouds. Proceedings of the 3rd Hungarian Conference on Computer Graphics and Geometry. Budapest, Hungary. 2005.14Maciel PWC, Shirley P. Visual navigation of large environments using textured clusters. Proceedings of 1995 Symposium on Interactive 3D Graphics. Monterey, CA, USA. 1995. 95–102.15孙学波, 张小苏. 基于动态Impostor技术的树木快速绘制方法. 计算机工程与设计, 2008, 29(12): 3126–3129.16She JF, Guo XC, Tan X, et al. 3D visualization of trees based on a sphere-board model. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(2): 45. [doi: 10.3390/ijgi7020045] 17Shade J, Lischinski D, Salesin DH, et al. Hierarchical image caching for accelerated walkthroughs of complex environments. Proceedings of the 23rd Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. New Orleans, LA, USA. 1996. 75–82.182021 年 第 30 卷 第 2 期计算机系统应用109。

反向原理绘制思路Drawing is a form of art where artists can express their creativity and imagination. 画画是一种艺术形式，艺术家可以通过它表达他们的创造力和想象力。

One interesting technique in drawing is using the reverse principle. 还有一种有趣的绘画技巧是使用反向原理。

Instead of drawing what you see in front of you, you draw the negative space around the objects. 与其画出你眼前看到的东西，不如画出物体周围的负空间。

This creates a unique perspective on the subject and challenges your perception of shapes and forms. 这样创造了一种独特的视角，并挑战了你对形状和形态的认知。

By focusing on the spaces between objects, you can create a more dynamic and interesting composition. 通过专注于物体之间的空间，你可以创造出更具动态和趣味的构图。

Drawing in reverse principle also helps in improving your observational skills. 用反向原理绘画还有助于提高你的观察技巧。

Instead of just seeing objects as they appear, you start noticing the spaces and relationships between them. 而不仅是看到物体的外表，你开始注意到它们之间的空间和关系。

尺度上推像元聚合方法英文回答：Scaling up and pixel aggregation methods are commonly used techniques in image processing and computer vision. These methods aim to enhance the resolution and quality of images by combining multiple low-resolution images into a single high-resolution image.Scaling up refers to the process of increasing the size of an image while maintaining its aspect ratio. This is often done by interpolating the pixels of the original image to fill in the gaps in the enlarged image. The most commonly used scaling up method is bilinear interpolation, which calculates the values of the new pixels based on the average of the surrounding pixels. This method can produce smooth and visually pleasing results, but it may also introduce blurring and loss of details.On the other hand, pixel aggregation methods involvecombining multiple low-resolution images to create a single high-resolution image. This can be done by aligning the images and averaging the pixel values at each corresponding position. This technique takes advantage of the fact that each low-resolution image captures a slightly different perspective of the scene, which can be used to enhance the overall resolution and reduce noise. Examples of pixel aggregation methods include super-resolution and image stacking.中文回答：尺度上推和像元聚合方法是图像处理和计算机视觉中常用的技术。

stable diffusion 商业案例
Stable Diffusion是一款基于潜扩散模型的图像生成技术。

该技术通过迭代“去噪”输入并解码输出来生成图像，使用空间降维解决内存和模型推理时长痛点。

Stable Diffusion不仅使用户仅在消费级显卡上就能够快速生成高分辨率、高清晰度图像，而且建立开源生态，大大降低用户的使用门槛。

以下是Stable Diffusion的商业案例：
1. Midjourney：Midjourney基于CLIP和Diffusion构建了闭源的“文生图”模型，已实现1000万用户和超1亿美元营业收入。

该产品搭载于Discord社区，用户通过将Midjourney机器人邀请至频道内，并输入以“/image”为开头的prompt生成想要的图片。

Midjourney拥有超1000万名社区成员，通过用户对生成结果的选择来获取反馈，从而具备了庞大且独特的数据集，建立起竞争壁垒。

2. Amazon WebUI：使用Stable Diffusion WebUI及相关的扩展组件应用在 Amazon EC2（本文使用 G4dn 实例）探索一种可以快速生成 AI 模特适配服装产品的方案。

该方案还可以部署在 Amazon SageMaker，利用WebUI 完成多租户管理，并且实现更弹性、按需使用的并行推理和微调。

此外，还可以进行模型异步推理，满足企业多用户内部使用以及企业客户通过 Stable Diffusion 服务海量用户的需求。

如需更多Stable Diffusion的商业案例，建议咨询专业人士获取帮助。

深度学习算法在艺术创作领域的研究报告摘要:本文旨在探讨深度学习算法在艺术创作领域的应用与研究进展。

随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的研究者开始将其运用到艺术创作中。

本文通过对相关文献的综述和总结，从图像生成和音乐创作两个方面，详细介绍了深度学习算法在艺术创作中的应用，并对其带来的影响进行了讨论。

最后，本文对深度学习算法在艺术创作领域未来的发展进行了展望。

1. 引言随着计算机技术的不断发展，人工智能的应用范围日益扩大。

深度学习算法作为人工智能的重要组成部分，具有处理复杂数据和模式识别的优势，逐渐在艺术创作领域崭露头角。

2. 深度学习算法在图像生成中的应用2.1 卷积神经网络生成艺术图像卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的常用算法，在图像生成方面取得了显著的成果。

通过学习大量图像数据，CNN可以生成具有艺术特色的图像作品，如风格迁移和图像重建等。

2.2 长短期记忆网络生成艺术图像描述长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，其能够捕捉到图像中的时序信息，并生成与图像内容相关的艺术描述。

LSTM 的应用使得图像的理解和表达更加准确和多样化。

3. 深度学习算法在音乐创作中的应用3.1 生成钢琴曲谱深度学习算法可以通过学习大量的音乐数据，生成具有钢琴曲谱的音乐作品。

通过模型的学习和训练，算法可以创作出富有创意和个性的音乐作品。

3.2 合成人声深度学习算法还可以用于合成人声。

通过学习人声数据集，算法可以生成逼真的人声音频，包括语音合成和音乐中的人声部分。

4. 深度学习算法在艺术创作领域的影响深度学习算法在艺术创作领域的应用，为艺术家提供了更多的创作可能性。

一方面，深度学习算法生成的图像和音乐作品为艺术创作注入了新的灵感和想象力；另一方面，艺术创作与深度学习算法之间的相互交流和融合，促进了两者的共同发展。

5. 未来展望随着深度学习算法和人工智能技术的不断进步，艺术创作领域将迎来更多的创新和突破。

66 |CHINA HOUSING FACILITIES 今天许多设计正试图与这种前所未有的数据技术组合在一起，例如隈研吾建筑都市设计事务所于2010年在日本爱知县设计的G C 普罗斯托博物馆研究中心，该景观的灵感基于日本大田高山地区名为“千鸟”的传统木制玩具，“千鸟”是对拥有独特形状节点的不同木棍进行组装，可以仅仅通过扭转木棍、无需钉或金属配件而不断连接。

“千鸟”以12m m 的方形截面木棍作为其基本单元，而在该建筑的景观应用中则转换成了不同大小，部分是60m m ×60m m ×200c m ，或60m m ×60m m ×400c m ，并形成一个50厘米见方的空间，见图2。

图2　GC 普罗斯托博物馆研究中心672023.08 |化的设计概念。

其实早在20世纪90年代，工业现代主义的设计逻辑。

隈研吾反对所谓的单一性，以及提及了设计师使用计算机设出版，提倡发展非单一化、聚合化、原子念与离散主义设计的概念在很大程度上不谋e t s i n ）同样也是离散主义设计的代表人物，便是离散化设计装配方面的大胆尝试，见图3。

式完成，它印证了离散主义对于景观设计的可临时性的景观构造。

这些建筑模块是一些廉价构体块。

以不同的角度拼接成承重结构，涂上沥青和清水漆以响应不同的天气条件，优势。

便是有利于实现全流程的自动化运行，自动化的运行流程可以大量减少人工的使用，效率。

以中国物流领域的领军企业京东为例，京东物流拥有自动化立体仓库、自动分/h，分拣准确率超过99.99%，这种离散化的自动化运行流程极大地提升了货物在仓配计行业的设计流程，通过分布式的信息数据和自动化的生产流程提供更高的实用性。

技术与施工水准有较高的要求，变相的提高了设计行业的门槛，最终导致大型设计院权和技术垄断。

从这个层面上来说，离散主义的设计模式更加有利于大量中小型设计设计可能性，甚至可以激发用户自己的创造力用来完善设计，拥有更高的适应性。

目标检测常用数据集目标检测是计算机视觉中的重要任务，其在自动驾驶、智能监控、物体识别和智能辅助等领域有着广泛的应用。

要训练和评估目标检测算法，需要大量的标注数据集。

下面是一些常用的目标检测数据集的介绍和相关参考内容。

1. VOC数据集（Visual Object Classes）：VOC是目标检测领域的经典数据集之一，它包含了20个常见的目标类别，如汽车、人、飞机等。

VOC数据集提供了图像、目标边界框和目标类别的标注信息。

可以通过PASCAL VOC官方网站获取VOC数据集。

参考内容：Everingham, M., Gool, L. V., Williams, C. K., Winn, J., & Zisserman, A. (2010). The Pascal Visual Object Classes (VOC) Challenge. International Journal of Computer Vision, 88(2), 303-338.2. COCO数据集（Common Objects in Context）：COCO是目前最常用的目标检测数据集之一，它包含超过330K张图像和250K个目标实例的标注。

COCO数据集的目标类别更为丰富，包括了80个常见的目标类别。

COCO数据集的官方网站提供了数据下载和标注信息。

参考内容：Lin, T., Maire, M., Belongie, S., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D., ... & Zitnick, C. L. (2014). Microsoft COCO: common objects in context. In European conference on computer vision (pp. 740-755). Springer, Cham.3. KITTI数据集：KITTI是一个专门用于自动驾驶场景的目标检测数据集，它提供了22个类别的目标类别标注和高精度的3D边界框信息。

Package‘deepdep’February21,2023Title Visualise and Explore the Deep Dependencies of R PackagesVersion0.4.2Description Provides tools for exploration of R package dependencies.The main deepdep()function allows to acquire deep dependencies of any pack-age and plot them in an elegant way.It also adds some popularity measures for the packages e.g.in the form of down-load count through the'cranlogs'package.Uses the CRAN metadata database<http://>and Bioconductor metadata<>.Other data acquire functions are:get_dependencies(),get_downloads()and get_description().The deepdep_shiny()function runs shiny application that helps to produce a nice'deepdep'plot. License GPL-3Encoding UTF-8RoxygenNote7.2.3Depends R(>=3.2.0)Imports cranlogs,httr,jsonliteSuggests BiocManager,covr,devtools,ggplot2,ggraph,graphlayouts,igraph,knitr,miniCRAN,plyr,rmarkdown,scales,shiny,shinycssloaders,spelling,stringi,testthat(>=2.1.0),vcrVignetteBuilder knitrURL https://dominikrafacz.github.io/deepdep/,https:///DominikRafacz/deepdepBugReports https:///DominikRafacz/deepdep/issuesLanguage en-GBNeedsCompilation noAuthor Dominik Rafacz[aut,cre](<https:///0000-0003-0925-1909>), Hubert Baniecki[aut],Szymon Maksymiuk[aut],Laura Bakala[aut],Dirk Eddelbuettel[ctb]1Maintainer Dominik Rafacz<***********************>Repository CRANDate/Publication2023-02-2100:10:05UTCR topics documented:deepdep (2)deepdep_shiny (4)get_available_packages (4)get_dependencies (5)get_description (6)get_downloads (7)plot_dependencies (8)plot_downloads (10)print.available_packages (11)print.deepdep (12)print.package_dependencies (12)print.package_description (13)print.package_downloads (14)Index15 deepdep Acquire the dependencies of the package on any depth levelDescriptionThis function is an ultimate wrapper for get_dependencies.It inherits all of the arguments and allows to recursively search for the dependencies at the higher level of depth.Usagedeepdep(package,depth=1,downloads=FALSE,bioc=FALSE,local=FALSE,dependency_type="strong")Argumentspackage A of the package that is on CRAN,Bioconductor repository or locally installed.See bioc and local arguments.depth An integer.Maximum depth level of the dependency.By default it’s1.downloads A logical.If TRUE add dependency downloads data.By default it’s FALSE.bioc A logical value.If TRUE the Bioconductor dependencies data will be taken from the Bioconductor repository.For this option to work properly,BiocManagerpackage needs to be installed.local A logical value.If TRUE only data of locally installed packages will be used (without API usage).dependency_typeA character vector.Types of the dependencies that should be sought,a sub-set of c("Imports","Depends","LinkingTo","Suggests","Enhances").Other possibilities are:character string"all",a shorthand for the whole vec-tor;character string"most"for the same vector without"Enhances";characterstring"strong"(default)for thefirst three elements of that vector.Works anal-ogously to package_dependencies.ValueAn object of deepdep class.See Alsoget_dependenciesExampleslibrary(deepdep)dd_downloads<-deepdep("ggplot2")head(dd_downloads)dd_2<-deepdep("ggplot2",depth=2,downloads=TRUE)plot_dependencies(dd_2,"circular")dd_local<-deepdep("deepdep",local=TRUE)plot_dependencies(dd_local)4get_available_packages deepdep_shiny Run Shiny appDescriptionThis function runs shiny app that helps to produce nice deepdep plot.Usagedeepdep_shiny()get_available_packagesGet the list of available packagesDescriptionGet names of packages that you have locally installed or that are available to be installed.Usageget_available_packages(bioc=FALSE,local=FALSE,reset_cache=FALSE)Argumentsbioc A logical value.If TRUE the Bioconductor dependencies data will be taken from the Bioconductor repository.For this option to work properly,BiocManagerpackage needs to be installed.local A logical value.If TRUE only data of locally installed packages will be used (without API usage).reset_cache A logical value.If TRUE the cache will be cleared before obtaining the list of packages.DetailsFunction uses caching-only thefirst usage scraps information from servers.Those objects are then saved locally in temporaryfile and further usages loads needed data from thefile.Arguments bioc and local cannot be TRUE simultaneously.If neither local nor bioc are TRUE, vector contains all packages available currently on CRAN.If bioc is TRUE,vector contains all packages available currently on CRAN and via Bioconductor.If local is TRUE,vactor contains all of the packages that are currently installed.ValueA character vector.get_dependencies5 Exampleslibrary(deepdep)av<-get_available_packages()head(av)get_dependencies Acquire the dependencies of the packageDescriptionThis function uses get_description and get_downloads to acquire the dependencies of the pack-age(with their downloads).Usageget_dependencies(package,downloads=TRUE,bioc=FALSE,local=FALSE,dependency_type="strong")Argumentspackage A of the package that is on CRAN,Bioconductor repository or locally installed.See bioc and local arguments.downloads A logical.If TRUE add package downloads data.By default it’s TRUE.bioc A logical value.If TRUE the Bioconductor dependencies data will be taken from the Bioconductor repository.For this option to work properly,BiocManagerpackage needs to be installed.local A logical value.If TRUE only data of locally installed packages will be used (without API usage).dependency_typeA character vector.Types of the dependencies that should be sought,a sub-set of c("Imports","Depends","LinkingTo","Suggests","Enhances").Other possibilities are:character string"all",a shorthand for the whole vec-tor;character string"most"for the same vector without"Enhances";characterstring"strong"(default)for thefirst three elements of that vector.Works anal-ogously to package_dependencies.6get_descriptionValueAn object of package_dependencies class.See Alsoget_description get_downloadsExampleslibrary(deepdep)dependencies<-get_dependencies("htmltools",downloads=FALSE)dependenciesdependencies_local<-get_dependencies("deepdep",downloads=FALSE,local=TRUE)dependencies_localget_description Scrap the DESCRIPTIONfile and CRAN metadata of the packageDescriptionThis function uses api of CRAN Data Base to scrap the DESCRIPTIONfile and CRAN metadata of the package.It caches the results to speed the computation process.Usageget_description(package,bioc=FALSE,local=FALSE,reset_cache=FALSE) Argumentspackage A of the package that is on CRAN,Bioconductor repository or locally installed.See bioc and local arguments.bioc A logical value.If TRUE the Bioconductor dependencies data will be taken from the Bioconductor repository.For this option to work properly,BiocManagerpackage needs to be installed.local A logical value.If TRUE only data of locally installed packages will be used (without API usage).reset_cache A logical value.If TRUE the cache will be cleared before obtaining the list of packages.ValueAn object of package_description class.get_downloads7 Exampleslibrary(deepdep)description<-get_description("ggplot2")descriptiondescription_local<-get_description("deepdep",local=TRUE)description_localget_downloads Scrap the download data of the packageDescriptionThis function uses API of CRAN Logs to scrap the download logs of the package.Usageget_downloads(package)Argumentspackage A of the package that is on CRAN.ValueAn object of package_downloads class.Exampleslibrary(deepdep)downloads<-get_downloads("ggplot2")downloadsplot_dependencies Main plot function for a deepdep objectDescriptionVisualize dependency data from a deepdep object using ggplot2and ggraph packages.Several tree-like layouts are available.Usageplot_dependencies(x,type="circular",same_level=FALSE,reverse=FALSE,label_percentage=1,show_version=FALSE,show_downloads=FALSE,show_stamp=TRUE,declutter=FALSE,...)##Default S3method:plot_dependencies(x,type="circular",same_level=FALSE,reverse=FALSE,label_percentage=1,show_version=FALSE,show_downloads=FALSE,show_stamp=TRUE,declutter=FALSE,...)##S3method for class characterplot_dependencies(x,type="circular",same_level=FALSE,reverse=FALSE,label_percentage=1,show_version=FALSE,show_downloads=FALSE,show_stamp=TRUE,declutter=FALSE,...)##S3method for class deepdepplot_dependencies(x,type="circular",same_level=FALSE,reverse=FALSE,label_percentage=1,show_version=FALSE,show_downloads=FALSE,show_stamp=TRUE,declutter=FALSE,...)Argumentsx A deepdep object or a character package name.type A character.Possible values are circular and tree.same_level A logical.If TRUE links between dependencies on the same level will be added.By default it’s FALSE.reverse A logical.If TRUE links between dependencies pointing from deeper level to more shallow level will be added.By default it’s FALSE.label_percentageA numeric value between0and1.A fraction of labels to be displayed.Bydefault it’s1(all labels displayed).show_version A logical.If TRUE required version of package will be displayed below pack-age name.Defaults to FALSE.show_downloads A logical.If TRUE total number of downloads of packages will be displayed below package names.Defaults to FALSE.show_stamp A logical.If TRUE(the default)the package version and plot creation time will be addeddeclutter A logical.If TRUE then all layers beyond thefirst one ignore non-strong de-pendencies(i.e."Suggests"and"Enhances").This visualizes the so-called"hardcosts of weak suggests"....Other arguments passed to the deepdep function.ValueA ggplot2,gg,ggraph,deepdep_plot class object.10plot_downloadsExampleslibrary(deepdep)#:#use local packagesplot_dependencies("deepdep",depth=2,local=TRUE)dd<-deepdep("ggplot2")plot_dependencies(dd,"tree")dd2<-deepdep("ggplot2",depth=2)plot_dependencies(dd2,"circular")#:#show grand_total download countplot_dependencies("shiny",show_downloads=TRUE)plot_downloads Plot download count of CRAN packages.DescriptionThis function uses API of CRAN Logs to scrap the download logs of the packages and then plots the data.It works on objects of class character(vector),deepdep,package_dependencies and package_downloads.Usageplot_downloads(x,...)##Default S3method:plot_downloads(x,...)##S3method for class deepdepplot_downloads(x,from=Sys.Date()-365,to=Sys.Date(),...)##S3method for class package_dependenciesplot_downloads(x,from=Sys.Date()-365,to=Sys.Date(),...)##S3method for class package_downloadsplot_downloads(x,from=Sys.Date()-365,to=Sys.Date(),...)##S3method for class characterplot_downloads(x,from=Sys.Date()-365,to=Sys.Date(),...)print.available_packages11 Argumentsx A character s of the packages that are on CRAN....Ignored.from A Date class object.From which date plot the data.By default it’s one year back.to A Date class object.To which date plot the data.By default it’s now.ValueA ggplot2class object.Exampleslibrary(deepdep)plot_downloads("htmltools")dd<-deepdep("ggplot2")plot_downloads(dd)print.available_packagesPrint function for an object of available_packages classDescriptionPrint function for an object of available_packages classUsage##S3method for class available_packagesprint(x,...)Argumentsx An object of available_packages class....other12print.package_dependencies Exampleslibrary(deepdep)av<-get_available_packages()head(av)print.deepdep Print function for an object of deepdep classDescriptionPrint function for an object of deepdep classUsage##S3method for class deepdepprint(x,...)Argumentsx An object of deepdep class....otherExampleslibrary(deepdep)dd<-deepdep("stringr")ddprint.package_dependenciesPrint function for an object of package_dependencies classDescriptionPrint function for an object of package_dependencies classprint.package_description13Usage##S3method for class package_dependenciesprint(x,...)Argumentsx An object of package_dependencies class....otherExampleslibrary(deepdep)get_dependencies("htmltools",downloads=TRUE)print.package_descriptionPrint function for an object of package_description classDescriptionPrint function for an object of package_description classUsage##S3method for class package_descriptionprint(x,...)Argumentsx An object of package_description class....otherExampleslibrary(deepdep)description<-get_description("ggplot2")description14print.package_downloads print.package_downloadsPrint function for an object of package_downloads classDescriptionPrint function for an object of package_downloads classUsage##S3method for class package_downloadsprint(x,...)Argumentsx An object of package_downloads class....otherExampleslibrary(deepdep)desc<-get_downloads("stringr")descIndexdeepdep,2,9deepdep_shiny,4get_available_packages,4get_dependencies,2,3,5get_description,5,6,6get_downloads,5,6,7package_dependencies,3,5plot_dependencies,8plot_downloads,10print.available_packages,11print.deepdep,12print.package_dependencies,12print.package_description,13print.package_downloads,1415。

Cartographer是一款由Google开发的开源SLAM（同时包括定位和地图构建）库，主要用于机器人导航和地图构建。

以下是一个Cartographer注释版代码的简单概述，注意这只是一个简短的概述，具体代码可能需要更深入的研究和理解。

Cartographer主要包含三个主要部分：激光雷达数据处理，视觉-惯性联合定位，以及地图构建。

激光雷达数据处理部分主要处理来自激光雷达的数据，包括滤波，特征提取，以及与地图的匹配等。

这部分的主要工作是处理来自激光雷达的数据，并将其转化为机器人可以理解的地图信息。

视觉-惯性联合定位部分主要利用来自相机的图像和IMU（惯性测量单元）的数据进行定位。

这部分的主要工作是利用图像和IMU的数据来估计机器人的位置和姿态。

地图构建部分则是将上述的定位信息与激光雷达的数据结合起来，构建出一张完整的、实时的地图。

这部分的主要工作是根据机器人的位置和姿态，以及激光雷达的数据，构建出一张完整的地图。

Cartographer的代码主要使用C++编写，并使用了许多现代的编程技术和工具，例如面向对象编程，模板元编程，以及数据结构与算法等。

代码的结构清晰，模块化程度高，使得代码的可读性和可维护性都非常好。

此外，Cartographer还使用了许多先进的优化算法和策略，例如粒子滤波器，卡尔曼滤波器，以及最小二乘法等，来提高定位和地图构建的精度和效率。

总的来说，Cartographer是一个非常优秀的开源库，其代码质量高，功能强大，对于机器人科研和工业应用都有很大的价值。

不过，要深入理解和使用Cartographer，需要有一定的机器人导航和SLAM基础知识，以及一定的编程经验和技能。

注意：由于这是一个相当复杂的项目，上述的概述可能并不完全准确或详尽。

对于更深入的理解和研究，建议查阅相关的文档，论文和源代码。

colmap八点法计算本质矩阵
八点法是计算本质矩阵的一种常用方法，通常用于计算双目视觉中的相机姿态和场景结构。

本质矩阵是描述两个相机之间几何关系的重要矩阵，它可以用于恢复相机的运动和三维点的位置。

在使用八点法计算本质矩阵时，需要以下步骤：
1. 数据准备，首先需要从双目相机中获取一系列的对应点对，这些对应点对是指在两幅图像中对应的特征点，比如角点或者SIFT 特征点。

2. 归一化，对这些对应点对进行归一化处理，这一步是为了去除相机的内参因素，将对应点对变换到一个标准化的空间中，这样可以提高计算的精度。

3. 构建约束方程，利用对应点对构建本质矩阵的约束方程，通常使用最小化重投影误差的方法来建立约束方程。

4. 参数估计，通过对约束方程进行参数估计，可以使用最小二乘法或者SVD分解等方法来求解本质矩阵。

5. 约束处理，由于计算得到的矩阵可能不满足本质矩阵的性质，需要对其进行约束处理，比如通过SVD分解将本质矩阵约束为满足
特定条件的形式。

6. 解算结果验证，最后，需要对计算得到的本质矩阵进行验证，通常可以通过对极约束、三角化等方法来验证本质矩阵的准确性。

总的来说，八点法计算本质矩阵是一个复杂的过程，需要对双
目图像进行深入的理解和处理，同时需要熟练掌握相关的数学知识
和计算机视觉算法。

同时，还需要注意处理数据的精度和噪声等因素，以获得准确的本质矩阵计算结果。