水题堆3.Z - 仙人球的残影

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    int n,i,j,k,s[15][15];
    while(~scanf("%d",&n)){
        if(n==0)break;
        if(n==1){
            printf("  1\n");
            continue;
        }
        for(i=0;i<=n-1;i++){
            s[0][i]=i;
            printf("%3d",i+1);
        }
        printf("\n");
        k=n+1;
        for(i=1;i<n-1;i++){
            s[i][n-1]=k++;
        }
        for(i=n-1;i>=0;i--)s[n-1][i]=k++;
        for(i=n-2;i>=1;i--){
            s[i][0]=k++;
        }
        for(i=1;i<=n-2;i++){
               // printf("--------%d\n",n);
            printf("%3d",s[i][0]);
            for(j=1;j<=(n-2)*3;j++)printf(" ");
            printf("%3d",s[i][n-1]);
            printf("\n");
        }
        for(i=0;i<=n-1;i++)printf("%3d",s[n-1][i]);
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

n=1时需要特判一下,因为按计算结果直接输出 答案为 

  1

  2

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与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与三维基坐标之间的投方程,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,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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