我一直在尝试使用新的D3v4将一个不错的D3图表示例(https://jsfiddle.net/thudfactor/HdwTH/)转换为Angular2组件。不过，我确实收到了“无法读取null的属性文本”异常，代码如下:vartextLabels=labelGroups.append("text").attr({x:function(d,i){varcentroid=pied_arc.centroid(d);varmidAngle=Math.atan2(centroid[1],centroid[0]);varx=Math.cos(midAngle)*cDim.labelRadius
我有一个封闭的凸多面体，它由一组凸多边形(面)定义，这些凸多边形由3D空间中的顶点数组定义。假设密度均匀，我试图找到多面体的质心。目前我用这个伪代码中的算法计算它。publicVector3getCentroid(){Vector3centroid=(0,0,0);for(faceinfaces){Vector3point=face.centroid;point.multiply(face.area());centroid.add(point);}centroid.divide(faces.size());returncentroid;}这实质上是采用面部质心的加权平均值。我不能100
我正在构建一个视觉系统，它可以对在变速传送带上移动的箱子进行计数。使用open_cv和c++，我可以分离blob并提取各自的质心。现在，如果质心穿过截止边界线，我必须增加计数变量。这就是我卡住的地方。我尝试了2种选择。修复一个矩形strip，其中质心只会停留在一个帧中但由于传送带是多速的，我无法确定一个恒定的边界值。我试过类似的方法centroid_prev=centroid_now;centroid_now=posX;if(centroid_now>=xLimit&¢roid_prev如果传送带上只有一个盒子，这种方法就可以正常工作。但是对于同一帧中的2个或更多blob，我不
我正在使用PCL计算点云的法线。用Meshlab，法线是对的，虽然所有的法线都是从外到内的，但是我把它们都反转后就是正确的。但是当我使用PCL执行此操作时，如左图所示，一些法线的方向是错误的。为了更有意义，下面是使用meshlab和PCL重建的表面，使用PCL估计的法线，我无法得到正确的结果。我的代码如下，我的示例.ply数据是here，我的模型可以在这里找到，我尝试更改半径、邻居数和质心位置，但无法解决这个问题。coutne;pcl::search::KdTree::Ptrtree(newpcl::search::KdTree());ne.setSearchMethod(tree);
我们正在使用mongo(通过pymongo)在我们的系统中存储点数据库。此数据通过我们的API使用边界框查询($geoWithin)返回。我们希望将返回的结果数限制为从中心排序的200个。我试图找出最好的方法来做到这一点。目前，我们获得所有项目(无限制)。然后，我们计算距离并在python中排序。然而，对于大型数据集，这些计算非常缓慢且占用大量内存。谁有更好的建议？我在其他SO问题中看到无法对边界框查询进行排序。然而，这些问题中的大多数都是2年以上的问题。 最佳答案 好吧，我想我找到了解决办法。事实证明，您可以在同一个查询中同时使用
我想知道在PHP中聚类标记最快的算法是什么？我唯一需要的集群函数是带有集群obj的输出，它具有以下属性:lat、lng和size。当然还有没有聚类的标记，但我似乎找不到这方面的php代码，但一定有一些？我正在寻找会产生这种结果的代码隐藏？(或者可能表现更好)。http://maps.forum.nu/server_side_clusterer/到目前为止，我尝试过:functionClusterMarkers($markers,$ZOOM){$this->load->library('firephp');$singleMarkers=array();$clusterMarkers=ar
Sci-Kit学习Kmeans和PCA降维我有一个200万行x7列的数据集，其中包含不同的家庭用电量测量值以及每个测量值的日期。日期，Global_active_power,Global_reactive_power,电压，全局强度，Sub_metering_1，Sub_metering_2，Sub_metering_3我将我的数据集放入pandas数据框中，选择除日期列之外的所有列，然后执行交叉验证拆分。importpandasaspdfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitdata=pd.read_csv('househo
为了获得中心，我尝试了，对于每个顶点，将其加到总数中，然后除以顶点数。我也试过找到最上面，最下面->得到中点...找到最左边，最右边，找到中点。这两个都没有返回完美的中心，因为我依靠中心来缩放多边形。我想缩放我的多边形，所以我可以在它们周围设置一个边框。鉴于多边形可能是凹的、凸的并且有许多不同长度的边，找到多边形质心的最佳方法是什么？ 最佳答案 公式给出here对于按其在多边形周长上出现次数排序的顶点。对于那些难以理解这些公式中的sigma表示法的人，这里有一些C++代码展示了如何进行计算:#includestructPoint2D
为了获得中心，我尝试了，对于每个顶点，将其加到总数中，然后除以顶点数。我也试过找到最上面，最下面->得到中点...找到最左边，最右边，找到中点。这两个都没有返回完美的中心，因为我依靠中心来缩放多边形。我想缩放我的多边形，所以我可以在它们周围设置一个边框。鉴于多边形可能是凹的、凸的并且有许多不同长度的边，找到多边形质心的最佳方法是什么？ 最佳答案 公式给出here对于按其在多边形周长上出现次数排序的顶点。对于那些难以理解这些公式中的sigma表示法的人，这里有一些C++代码展示了如何进行计算:#includestructPoint2D
摘要：本文说首次实现了大规模点云场景中基于点的模型的实时检测（首先指出FPS采样策略进行下采样是耗时的，尤其当点云增加的时候，计算量和推理时间快速增加；本文提出IC-FPS；包含两个模块：localfeaturediffusionbasedbackgroundpointfilter(LFDBF)；CentroidInstanceSamplingStrategy(CISS)；LFDBF用来排除大量的背景点，而CISS用来替代FPS；简介：早期的工作将点云投影为多视图，或体素点云，并通过3D卷积提取特征。这些方法虽然取得了很好的效果，但在将点云转换为block等中间表示时，不可避免地会丢失信息，导
