欧式几何与非欧式几何

      “欧氏几何”。几何学的一门分科。公元前3世纪,古希腊数学家欧几里得把人们公认的一些几何知识作为定义和公理,在此基础上研究图形的性质,推导出一系列定理,组成演绎体系,写出《几何原本》,形成了欧氏几何。在其公理体系中,最重要的是平行公理,由于对这一公理的不同认识,导致非欧几何的产生。按所讨论的图形在平面上或空间中,分别称为“平面几何”与“立体几何”。
        非欧几里得几何是一门大的数学分支,一般来讲 ,他有广义、狭义、通常意义这三个方面的不同含义。所谓广义式泛指一切和欧几里得几何不同的几何学,狭义的非欧几何只是指罗氏几何来说的,至于通常意义的非欧几何,就是指罗氏几何和黎曼几何这两种几何。
     欧氏几何、罗氏几何、黎曼几何是三种各有区别的几何。这三中几何各自所有的命题都构成了一个严密的公理体系,各公理之间满足和谐性、完备性和独立性。因此这三种几何都是正确的。
  在我们这个不大不小、不远不近的空间里,也就是在我们的日常生活中,欧式几何是适用的;在宇宙空间中或原子核世界,罗氏几何更符合客观实际;在地球表面研究航海、航空等实际问题中,黎曼几何更准确一些。

 

        如果我们为每一个空间都设置坐标系的话,欧氏空间的坐标系是直线,而非欧空间的坐标系会弯曲成一个圆圈。在一维上,欧式空间是直线,非欧空间可以是圆圈。在二维度上,欧式空间是平面,非欧式空间则可以有多种。

 


### 关于欧式几何中的符号距离场地图 #### 定义与概念 在计算机图形学和计算几何领域,符号距离场(Signed Distance Field, SDF)是一种用于表示物体边界的方法。对于给定的空间点 \( p \),SDF 函数返回该点到最近边界的有符号距离。如果点位于对象内部,则距离为负;如果点恰好处于边界上,则距离为零;如果点在外侧,则距离为正。 这种表示方式不仅能够精确描述形状轮廓,还便于进行各种几何运算以及碰撞检测等操作[^1]。 #### 构建过程 构建二维平面上的符号距离场通常涉及以下几个方面: - **初始化**:设定网格分辨率并遍历每一个像素位置作为查询点。 - **距离测量**:针对每个查询点找到离它最近的目标边缘部分,并计算几里得距离。 - **赋予符号**:依据所处区域内外关系决定最终输出的距离值是正是负还是0。 具体实现可以借助图像处理库完成,比如OpenCV提供了`distanceTransform()`函数可以直接求解无符号版本的距离变换结果,在此基础上再做适当调整即可得到完整的SDF数据结构。 ```python import cv2 import numpy as np def create_sdf(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) _, binary_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) dist_transform = cv2.distanceTransform(binary_img, distanceType=cv2.DIST_L2, maskSize=5) sdf = (dist_transform / 255.) * 2 - 1 return sdf ``` 上述代码片段展示了如何基于二值化的输入图片创建简单的符号距离字段。这里假设白色代表目标物体内侧而黑色则对应外部环境。通过将原始距离映射至[-1,+1]区间内实现了基本意义上的符号化处理。 #### 应用场景举例 符号距离场广泛应用于多个领域之中,特别是在游戏开发、机器人路径规划等方面有着不可替代的作用。例如,在实时渲染过程中利用GPU加速技术快速评估任意采样点相对于复杂模型表面的位置状态,从而高效地执行阴影投射或是物理模拟等功能模块。
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