2、Flash与Processing:开发环境大比拼

Flash与Processing:开发环境大比拼

1. 基础认知与假设

不同的人在Flash开发方面有着广泛的经验差异,可能专注于时间轴驱动的创作环境,熟悉Actions窗口编写帧脚本,或者在外部ActionScript编辑器中创建类,甚至使用Adobe的Flex Builder或命令行工具生成Flash内容。从专业角度来看,有纯设计师、设计与编码兼顾的混合类型,以及将设计视为他人职责的计算机科学类型。

为了更好地理解后续内容,这里有一些基本假设:
- 基本编码素养
- 了解变量的定义、类型声明和赋值。
- 使用过while循环和/或for循环。
- 编写过条件逻辑。
- 操作过数组。
- 编写过函数。
- 使用过类/对象。
- 其他经验 :有过集成开发环境(IDE)或脚本编辑器的使用经验,能够编译和执行代码,知道包的概念并能将其内容导入项目,对继承概念有一定理解。

如果对上述概念不太熟悉也不必慌张,可以从简单示例开始学习,若完全陌生,可参考相关资料进行复习。

2. 简单性的复杂性

2004年,麻省理工学院媒体实验室成立了一个研究小组,探讨简单性概念及其与技术设计的关系。当时由John Maeda共同指导,他也是Processing的创始人,以及美学与计算小组的负责人。该小组的愿景声明中提到:“要使事物更简单,往往意味着降低其功能。如何在保证强大功能的同时,让操作变得简单,这是一个挑战。”

以长途服务为例,为了获得折扣,需要执行一系列复杂的步骤:
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一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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