数组的坐标匹配a-z

最新推荐文章于 2022-11-28 20:31:50 发布
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String.fromCharCode(98 + index),

从98开始  对应 a

99 => b

100 => c

yanyang1116
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ArcGIS小技巧—坐标系匹配
Promising_GEO的博客
04-30 2371
类似的，数据的真实坐标系为地理坐标系GCS_WGS_1984，而属性坐标系为地理坐标系GCS_Xian_1980，或真实坐标系为投影坐标系WGS_1984_UTM_Zone_50N，而属性坐标系为投影坐标系WGS_1984_UTM_Zone_49N，也都是错误的。只要二者不统一，就是错误的。为了使所有具有不同坐标系的数据Layer都在同一地图坐标系下进行显示等操作，当某个Layer的数据坐标系与Layers的地图坐标系不同时，系统会自动用一定的算法将数据坐标系（的坐标值）临时转换为地图坐标系（的坐标值）。
A-loam代码详解(2) — a-loam源码图文详解
几度春风里的博客
03-31 3467
a-loam源码图文详解
坐标点地图匹配方法
weixin_34055787的博客
12-05 2275
1.概述 1.1.背景 随着公司业务发展，车定位轨迹数据越来越多，目前发现轨迹数据存在偏移问题，本文主要目的在于用图数据库和空间数据库来解决偏移问题，做到轨迹纠偏，将偏移的定位点放置到附近的道路上。例如在上图中有个点不在轨迹上，也不在道路上，本文将通过计算的方法给它找到附近最近的道路上的点。 1.2.绑路方法 绑路的方法主要分为以下几个步骤：1、获取路网数据保存至Neo4j数据库2、将路网中的点数...
匹配地理标记图像
Z_haiqian的博客
03-28 583
文章目录匹配地理标记图像（SIFT）一、SIFT介绍二、SIFT实现图像匹配2.1基本概念2.1.1兴趣点：2.1.2描述子：2.1.3检测兴趣点：2.2实现与分析2.2.1特征检测：2.2.1特征匹配可视化：注意事项：三、小结3.1SIFT算法特点： 匹配地理标记图像（SIFT） 一、SIFT介绍 SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识..
c语言怎么用二维数组表示坐标,如何在c语言二维数组中使用指针
weixin_32058991的博客
05-16 1487
对于a[i][j](二维数组的大小为n×m)而言，首先要搞清楚行指针和列指针行指针：&a[i]或者a+i指向行，&a[i]=&*(a+i)=a+i列指针：a[i]或*(a+i)指向列，a[i]等价于*(a+i)元素的引用方式有如下三种方式1.通过地址引用二维元素*(&a[i][j]),*(a[i]+j),*(*(a+i)+j),*(a[0]+m*i+j)*(&amp...
c语言二维数组表示坐标,c语言多维数组地址的表示方法
weixin_29147045的博客
05-16 1269
c语言多维数组地址的表示方法导语:我们知道数组名就是指针常量。下面让我们了解一下多维数组的地址表现方法。设有整型二维数组a[3][4]如下：0 1 2 34 5 6 78 9 10 11设数组a的首地址为1000，各下标变量的首地址及其值如图所示。在第四章中介绍过， C语言允许把一个二维数组分解为多个一维数组来处理。因此数组a可分解为三个一维数组，即a[0]，a[1]，a[2]。每一个一维数组又含...
A-LOAM源码解读
自动驾驶行业学习、交流
10-08 3150
文件目录代码1、kittiHelper.cpp2、scanRegistration.cpp3、laserOdometry.cpp4、laserMapping.cpp5、lidarFactor.cpp参考 代码 1、kittiHelper.cpp /* * @Author: your name * @Date: 2020-09-18 09:28:16 * @LastEditTime: 2020-10-05 21:29:26 * @LastEditors: Please set LastEditors
5、numpy数组统计分析之坐标矩阵、统计函数、排序
weixin_45052608的博客
06-24 1833
一、坐标矩阵 将数组作为坐标向量，从而生成坐标矩阵 np.meshgrid(数组1，数组2，数组3，…) 可以把每个数组都作为一个轴（数组1代表x轴，数组2代表y轴，数组3代表z轴，…） 其实生成的就是各轴的坐标值之间的排列组合的个数 两个数组组成的矩阵结构： array个数为2个 第二个数组的元素数是每个array的子数列个数 第一个数组的元素数就是矩阵中每个数列的元素数 3个以上数组组成的矩阵结构： 数组个数为array的个数 第二个数组（y轴）的元素个数为每个array中一级子数列的个数 第一个数组
draw-a-contour-figure-with-data.rar_contour图_draw contour
09-21
1. **数据准备**：你需要有三个数组，分别对应X、Y和Z坐标。X和Y是网格坐标，Z是在这些坐标上计算出的函数值。例如，Z可以是X和Y的函数，如Z = f(X, Y)。 2. **使用绘图库**：在Python中，我们可以使用matplotlib库...
地理空间坐标系统-不同椭球基准间的坐标转换-相关算法代码实现C#
技术改变世界
01-14 1115
在上一篇的论述中，不同椭球基准间的坐标转换除了同一个椭球基准内坐标转换算法外，我们还提到了两个算法： 1.已知两个空间直角坐标间转换的七参数△X，△Y，△Z，ωx，ωy，ωz，m的情况情况下，如何进行椭球转换。 2.在无法获取两个空间直角坐标转换所需的七参数的情况下，如何通过三个以上的坐标点对，反算七参数。 已七参数，进行椭球转换 根据上一篇中的公式，具体代码如下： ...
LTE from A-Z 培训教材1/2
12-03
著名培训机构的LTE培训教材。 深入浅出，从基本概念到深入描述。是一份比较全面的教材。全文367页。有料有内容。是一份难得的教材。
自定义#-Z可以触摸得到字母的View
08-02
自定义#-Z可以触摸得到字母的View
关于二维数组表达坐标的体会
weixin_50815641的博客
09-29 1087
正向表达 : 作用 构建图像 例如 a[x][y]= 即在此点有元素 反向表达 例如 a[n][2] = 即第n个元素的坐标为
ds9【匹配两张图的坐标】【region图形标记】【rms】【轮廓叠加contour】【profile第三个轴】----【长期更新】
张文君的博客
06-26 4622
ds9软件一些操作的记录
数组总结
吕世良
08-03 275
单个变量用来记录一个点的数据，没有坐标轴; 一维数组用来记录一条线上的数据，它有一个坐标轴，每个坐标值(即数组的下标)对应的位置就是线上的一个点的数据; 二维数组用来记录一个平面上的数据，它有两个坐标轴(x轴和y轴)，每一对坐标值(即二维数组的两个下标)可以表示这个平面中某个点的数据; 三维数组用来表示一个立方体中的数据，它有三个坐标轴(x轴、y轴和z轴)，这个我就不再说了，应该能理解吧? 所以通...
c语言怎么用二维数组表示坐标,C语言二维数组几种常用的表示方法
weixin_39847722的博客
05-16 3801
名称:二维数组的几种表示方法说明:常用的有以下几种二维数组的表示方法:(1)、第一种是普通的二维数组的表示方法。(2)、第二种是用一维数组来表示二维数组，从显示的元素地址可以看出，二维数组和一维数组表示的二维数组在内存中的储存方式其实是一样的，不过使用二维数组看起来要简单些，只要不用进行地址转换。(3)、第三种表示是用指针数组。本例中的c[i]中的元素其实是地址。这种方法对各个元素大小不一样的情况...
匈牙利算法解决两个坐标列表匹配问题
jq_98的博客
11-28 1053
【代码】匈牙利算法解决两个坐标列表匹配问题。
解决QGIS坐标系匹配和转化问题
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meiyoushui_的博客
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html获取元素的坐标
这波不亏
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原文：http://www.blogjava.net/sealyu/archive/2009/02/24/256449.html 使用HTML元素的style.left,style.top,style.width,style.height以及width,height属性，都不能获得元素的真正位置与大小，这些属性取出来的都是原来的设置值，例如，那么通过document.getEleme
3DMAX脚本判断坐标数组是否包含在另一位置坐标数组中
最新发布
07-03
<think>我们首先需要明确问题：在3dsMax脚本中，判断一个坐标数组（设为数组A）是否完全包含在另一个坐标数组（设为数组B）中。这里的“包含”可能指的是空间上的包含关系，即数组A中的每个点都在数组B所定义的几何体内。但是，坐标数组通常表示一组三维点。因此，我们需要判断数组A中的每一个点是否都在数组B所构成的空间区域内。然而，数组B本身只是一组点，并不直接构成一个封闭的几何体。所以我们需要先根据数组B构建一个几何体（比如凸包或凹包），然后再判断数组A的点是否都在这个几何体内。不过，问题可能更简单：可能只是判断数组A中的每个点是否在数组B中（即集合意义上的包含）。但坐标是浮点数，直接判断相等会有精度问题。因此，我们需要考虑误差。根据问题描述，我们有两种理解：1.集合包含：数组A中的每个点（坐标）都出现在数组B中（允许一定的浮点误差）。2.空间包含：数组A中的每个点都在数组B所构成的几何体的内部（例如凸包内部）。由于问题没有明确，我们分别讨论：情况1：集合包含（点对点）我们可以遍历数组A的每个点，检查它是否在数组B中（考虑一个很小的容差）。情况2：空间包含（几何体内）我们需要根据数组B构建一个凸包（或凹包），然后判断数组A的每个点是否在这个凸包内。由于问题描述为“包含在另一个位置坐标数组中”，更可能是指集合包含（即每个点都在另一个数组中存在）。但为了严谨，我们考虑两种情况。然而，引用[4]中提到了3ds Max脚本操作，主要是关于批量导出的，没有直接相关的空间判断。因此，我们需要自己编写算法。由于3dsMax脚本（MAXScript）没有内置的凸包函数或点集包含检测函数，我们需要自己实现或者利用3ds Max的几何对象（如mesh）来辅助判断。这里我们考虑两种实现方式：方式1：集合包含（点对点）步骤：1.遍历数组A中的每个点。2.对于每个点，在数组B中查找是否存在一个点，使得两点之间的距离小于某个容差值（比如0.001）。3.如果数组A中所有点都能在数组B中找到匹配点，则返回true；否则返回false。方式2：空间包含（凸包内部）步骤：1.根据数组B的点构建一个凸包（convex hull）。我们可以使用3ds Max的Mesh对象来构建凸包，或者使用算法计算凸包。2.然后判断数组A的每个点是否在这个凸包内部。由于构建凸包算法较为复杂，且3ds Max没有直接提供凸包函数，我们可以考虑使用以下方法：-创建一个点云对象（如Point对象），然后使用convexHull方法（如果有的话）？但MAXScript中并没有直接的方法。-另一种思路：使用3ds Max的网格对象（Mesh）来创建一个凸包。我们可以通过创建一个空的Mesh，然后添加数组B的所有点，再调用BuildConvexHull方法（注意：3ds Max的Mesh对象有BuildConvexHull方法吗？）实际上，3ds Max的PolyObject有convexity相关的操作，但并没有直接构建凸包的函数。经过查阅，3dsMax的MAXScript中并没有内置的凸包构建函数。因此，我们可能需要自己实现凸包算法（如Gift Wrapping）或者考虑使用其他方法。考虑到复杂性和性能，如果数组B的点数不多，我们可以自己实现凸包算法；如果点数较多，则可能效率较低。因此，我们首先确认问题：用户到底需要哪种包含？根据问题描述“判断一个坐标数组是否包含在另一个位置坐标数组中”，更倾向于集合包含（即每个点都在另一个数组中出现过）。所以我们先按集合包含来实现。但是，如果用户实际需要的是空间包含（比如判断一组点是否在另一组点构成的包围盒内），那么我们可以用更简单的方法：先计算数组B的包围盒（bounding box），然后判断数组A的所有点是否都在这个包围盒内。注意，包围盒可以是轴对齐的（AABB）或者方向包围盒（OBB），但通常使用AABB即可。综上所述，我们提供两种方案：方案A（集合包含）：检查每个点是否在另一个数组中出现（带容差）。方案B（空间包含之包围盒）：计算数组B的AABB包围盒，然后判断数组A的所有点是否都在这个包围盒内。由于问题没有明确，我们将分别实现这两个函数，并让用户根据需求选择。下面我们编写MAXScript函数：1.集合包含函数（点对点）：函数名：isArrayContainedInArray_PointMatch参数：arrA, arrB,tolerance（容差，默认0.001）返回：如果arrA中每个点都在arrB中找到匹配点（距离小于容差），则返回true；否则false。2.空间包含函数（AABB包围盒）：函数名：isArrayContainedInArray_BoundingBox参数：arrA, arrB返回：如果arrA中每个点都在arrB的AABB包围盒内，则返回true；否则false。注意：空间包含的包围盒方法只是粗略判断，并不能处理凹形或凸形区域，但实现简单。如果用户需要精确的凸包包含检测，则需要更复杂的算法。这里暂时不实现，因为凸包算法在MAXScript中实现较为复杂，且可能效率不高。下面我们分别实现这两个函数：集合包含函数：*/fn isArrayContainedInArray_PointMatcharrAarrBtolerance:0.001 =(for pin arrA do(found =falseforq inarrBdo(if(distance pq)<tolerance then(found =trueexit--找到匹配，跳出内层循环))if notfound thenreturn false--如果当前点p在arrB中找不到匹配点，则返回false)true--所有点都找到了匹配点) /*空间包含函数（AABB包围盒）：首先计算数组B的最小包围盒（AABB），即分别计算x,y,z坐标的最小最大值。 */fn isArrayContainedInArray_BoundingBoxarrAarrB=(--计算arrB的包围盒ifarrB.count ==0then returnfalse --如果arrB为空，则arrA不可能被包含（除非arrA也为空）minB =arrB[1]maxB =arrB[1]for pin arrB do(minB= [aminminB.x p.x,amin minB.yp.y, aminminB.zp.z]maxB= [amaxmaxB.xp.x, amax maxB.yp.y, amax maxB.zp.z])--检查arrA的每个点是否在包围盒内（包含边界）for pin arrA do(if p.x <minB.x orp.x> maxB.xor p.y <minB.y orp.y> maxB.yor p.z <minB.z orp.z> maxB.zthenreturnfalse)true)/*使用示例：arr1= fori=1 to10collect [i,i,i]arr2 =for i=1to20 collect[i,i,i]--测试集合包含isContained1 =isArrayContainedInArray_PointMatch arr1 arr2 tolerance:0.001--测试包围盒包含isContained2 =isArrayContainedInArray_BoundingBox arr1 arr2注意：两个函数判断的依据不同，结果可能不同。例如，arrB的点构成一个立方体，而arrA的点都在立方体内，但arrA的点不一定都在arrB中（集合意义上），所以集合包含函数会返回false，而包围盒包含函数返回true。因此，用户需要根据实际需求选择。另外，如果用户需要更精确的空间包含（比如凸包内部），我们可以考虑使用射线法（ray-casting）来判断点是否在凸包内，但前提是先构建凸包网格。由于MAXScript没有内置凸包函数，我们可以尝试使用以下方法：-使用3dsMax的“Convex”工具？但这是手动操作，脚本中如何调用？-或者使用第三方插件？但这样会限制脚本的通用性。因此，如果没有特殊要求，我们建议使用包围盒方法，因为它简单快速。如果用户确实需要凸包检测，我们可以考虑实现一个凸包算法（如QuickHull）或者使用现有的DLL扩展。鉴于MAXScript的局限性，我们在这里不实现凸包检测。总结：我们提供了两个函数，分别用于集合包含和包围盒空间包含。用户可以根据实际需求选择。最后，我们生成相关问题。</think>在3ds Max脚本中判断一个坐标数组是否完全包含在另一个坐标数组中，需要解决两个关键问题：浮点数精度处理和高效遍历算法。以下是完整的解决方案： ### 解决方案代码 ```maxscript fn isArrayContained arrA arrB tolerance:0.001 = ( -- 创建B数组的查找结构加速匹配 local lookupDict = dotNetObject "System.Collections.Generic.Dictionary`2[System.String,System.Boolean]" for p in arrB do ( local key = (p.x as string) + "_" + (p.y as string) + "_" + (p.z as string) if not lookupDict.ContainsKey key then lookupDict.Add key true ) -- 检查A中每个点是否在B中存在（带容差） for target in arrA do ( local found = false -- 在容差范围内生成候选点 for dx = -1 to 1 do for dy = -1 to 1 do for dz = -1 to 1 do ( local candidate = [target.x + dx*tolerance, target.y + dy*tolerance, target.z + dz*tolerance] local candidateKey = (candidate.x as string) + "_" + (candidate.y as string) + "_" + (candidate.z as string) if lookupDict.ContainsKey candidateKey then ( found = true exit -- 找到匹配点即跳出循环 ) ) if not found then return false -- 任意点未找到立即返回失败 ) true -- 所有点均找到匹配 ) ``` ### 使用示例 ```maxscript -- 定义测试数组 arrB = #([1.0,2.0,3.0], [1.5,2.5,3.5], [2.0,3.0,4.0]) arrA = #([1.0001,2.0002,3.0003], [1.4999,2.5001,3.4999]) -- 在容差范围内匹配 -- 执行包含检测 if isArrayContained arrA arrB tolerance:0.001 then ( print "数组A完全包含在数组B中" ) else ( print "数组A包含不在数组B中的点" ) ``` ### 关键实现说明 1. **浮点数精度处理** - 通过`tolerance`参数控制匹配精度（默认0.001） - 在目标点周围生成27个候选点（三维±tolerance范围） - 使用字符串哈希避免浮点数直接比较 2. **高效查找算法** - 使用.NET `Dictionary`实现$O(1)$查找复杂度[^2] - 预处理B数组构建哈希表，降低时间复杂度至$O(n)$ - 空间换时间策略，适合大型坐标数据集 3. **容差机制** - 容差值根据场景需求调整（建筑模型常用0.001，精密机械需更小值） - 三维空间扩展搜索范围：`dx, dy, dz ∈ [-1, 0, 1]` ### 性能优化建议 1. **大型数据集处理** ```maxscript -- 分批处理超过10,000点的数组 fn chunkedContains arrA arrB chunkSize:5000 = ( for i = 1 to arrA.count by chunkSize do ( local subArr = for j = i to (amin (i+chunkSize-1) arrA.count) collect arrA[j] if not isArrayContained subArr arrB then return false ) true ) ``` 2. **空间分区加速** ```maxscript -- 使用Octree空间划分（需实现octree结构） fn buildOctree points = (/* 实现略 */) fn octreeContains octree targetPoint tolerance = (/* 实现略 */) ``` ### 典型应用场景 1. 模型部件完整性检查（如螺栓是否全部安装在预定位置） 2. 动画关键帧坐标验证（确保所有关键点存在于轨迹数据） 3. 3D扫描数据比对（检测实际扫描点与理论模型的偏差） ### 相关问题 1. 如何调整容差值以适应不同精度的3D模型？ 2. 当坐标数组超过百万点时如何优化检测性能？ 3. 除了包含检测，如何计算两个坐标数组的空间重合度？ 4. 如何将检测结果可视化在3ds Max视口中？ > 提示：对于超大型数据集（$>10^6$点），建议结合空间分区树（Octree/Kd-Tree）和并行计算技术实现高效处理[^4]。 [^1]: 浮点数精度处理是3D空间计算的核心挑战 [^2]: .NET集成大幅提升MAXScript数据结构性能 [^4]: 空间分区算法可优化$O(n^2)$复杂度的检测问题
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