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三維空間當中，直線和三角形的相交演算法是電腦三維圖形學當中，碰撞檢測和選擇操作的最基本的演算法DirectX SDK當中PICK例子，提供了原始代碼，對於這段代碼有不同的理解這裡是用仿射座標系分解的方式解釋它基本知識      空間平面方程， N*P＋D＝0； 或者N*P=D，                這裡*是向量的點乘，N是平面的法向量，P是平面上的任意一點              而D表示的是原點到平面的距離，或者平面到原點的距離，注意這個距離是向量      點到空間平面的距離  

給定一個簡單多邊形，多邊形按照順時針或者逆時針的數許排列內部等距離縮小或者外部放大的多邊形，實際上是由距離一系列平行已知多邊形的邊，並且距離為L的線段所構成的。外圍的是原多邊形，內側是新的多邊形演算法構造多邊形的相鄰兩條邊，L1和L2，交於Pi點做平行於L1和L2，平行線間距是L的，並且位於多邊形內部的兩條邊，交於Qi我們要計算出Qi的座標，PiQi向量，顯然是等於平行四邊形的兩個相鄰邊的向量v1和v2的和的而v1和v2向量的方向，就是組成多邊形的邊的方向，可以用頂點差來表示v1和v2向量的長度

在寫了上篇 浮點數的比較 以及 浮點數記憶體結構 兩篇文章後對於浮點數的比較有新的想法我們先看正數的情況根據IEEE的記憶體結構， 指數在高位，尾數在低位浮點數大的對應的把其記憶體結構按照整數來理解進行比較的時候，情況也是成立的因此在這裡如果把他們進行比較的話，作為整數運算效率會非常的高，比如float f1 = 1.23; float f2 = 1.24f1 > f2 成立(int&)f1 > (int&)f2

矩陣在三維世界當中是一個非常重要的元素所有的物體的移動，縮放和旋轉，以及相機的控制都體現在變換矩陣之上。變換矩陣實質上是一個座標系的轉換關係我們除了要考慮如何產生變換矩陣之外，還更應當注重變換矩陣的物體意義兩個座標系A和B，從A到B的變換矩陣Mab的物理意義是什麼呢。實際組成變換矩陣的各個向量就是B座標系下的座標軸以及原點在A座標系下的向量和點。這點很好理解，用Mab變換（0，0，0），（1，0，0）（0，1，0）（0，0，1）這些特殊點得到的實際上就是變換陣的各個組成向量而這些點是什麼呢，實際

在二維/三維圖形學系統當中，線段的拾取是一個經常使用的功能如何根據滑鼠點來判斷線段是否被選擇了，最主要的方法之一是通過點到線段的最小距離來判定的無論二維還是三維情況下，使用點到直線的距離公式似乎是最直接的選擇但是不要忘記點到直線公式計算的是點和直線之間的關係，而不是點和線段之間的關係需要額外的判斷，點線上段上的投影點是否位於線段內部，是才可以採用點到直線的公式，否則就不能演算法如下class Pointfloat Distance(Point p1, Point p2);  //

你沒有注意到細節-多線程引用計數問題         其實寫這篇文章完全是偶然所得，案頭安全有一套比較嚴格的測試平台，整個這套測試平台是建立的Appverifer的基礎之上。而且，這套測試平台可以類比出比較極限的測試情況，比如強壓力測試。也是在解決一個bug的時候，多像了一些         我們在寫程式的時候，可能會考慮到一般鴨梨情況，但是如果鴨梨大了可能完全是另外一種程式運行情境，尤其在多線程情境下。對於編程的要求肯定不一致，而且，有些情況就算是鴨梨不大，這個多線程bug也可能會出來坑爹。我

全文：http://www.lingch.net/db/download.asp?tab=softdown&fild=9&id=30摘要：粒子群最佳化（Particle Swarm Optimization,

原問題：http://community.csdn.net/Expert/topic/3757/3757859.xml?temp=5.727786E-02對於一個點旋轉一個角度alpha的話，乘以一個矩陣就可以了，但是對於一整幅圖片來說，如果每個點都乘以矩陣，速度太慢了，有沒有快一點的演算法，來旋轉整個圖片？基本知識旋轉一個映像，如果是從原圖上象素點到靶心圖表像的象素點進行計算的話不好，會導致靶心圖表片上出現空洞所以一般的辦法是計算旋轉後的圖片上的象素點，在原圖上的位置由於旋轉並不能保證原圖和靶

三種平滑濾波器的比較(均值,中值和帶方向特性的邊沿保持) 在擷取的原始映像中一般帶有一些雜訊,為了消除這些雜訊,可以對映像應用一些平滑濾波器,但平滑濾波器往往又容易造成映像模糊.下面比較了3種常用的平滑濾波器的凹凸貼圖. 1.    均值濾波原理是子映像在N*N子塊中的,另檢測點的灰階為塊中灰階的平均值,這種方法通過把突變點的灰階分散在其相鄰點中來達到凹凸貼圖,操作起來也簡單,但這樣平滑往往造成映像的模糊,N選取得約大,模糊越嚴重. f(x,y)=1/(N*N)  2.   

有一個單向鏈表，如何判定這個鏈表當中是否包含有環路，以及如何定位環路在鏈表當中的開始點呢？關於第一個問題，網路上可以搜尋到，用兩個指標來遍曆這個單向鏈表，第一個指標p1，每次走一步；第二個指標p2，每次走兩步；  當p2 指標追上

http://community.csdn.net/Expert/topic/3756/3756475.xml?temp=.3623011已知拋物線上的2點的座標(x1, y1), (x2, y2)（且2點分別在拋物線的頂點的兩測），以及其頂點的縱座標k，且拋物線開口朝上，即a>0。求出拋物線的一般式：y = a*X^2 + b*x + c 中的 a,b,c 的值，以及頂點的橫座標h。這個問題可以這樣解決假定方程的形式為     y = a(x-b)^2 + k這樣就保證最小點在k， x＝

在三維空間當中，經常涉及到計算兩個向量之間的角度問題，而且這個角度是特定的方向角度也就是說，圍繞他們的公用法向量旋轉的角度假定這兩個向量是a和b我們知道 c=a×b是一個向量，方向是按照右手座標系產生的，垂直於ab所在平面的向量，c向量的模是|c|=|a|*|b|*sinCita同時，我們知道，向量a*b是一個數，它的大小是是 |a|*|b|*cosCita根據這兩個運算式，我們似乎可以用  tanCita =

      在畫sequence圖時曾經為表示條件邏輯而頗費心思。也搜尋了很多關於sequence圖的資料，基本上都沒提到，有的甚至說在sequence圖中無法表示條件邏輯。這是不對了，更確切點講應該是不適合在sequence圖中畫太複雜的條件邏輯，最好將不同的邏輯分支用一sequence圖來表示。如果一定要在一張圖中畫出各分支，用Activity圖更合適。 在Rose中指令碼是用來給訊息增加說明，但也可以使用指令碼來表示條件邏輯，方法如下：    1. 選擇 Tools->create-

256色的BMP檔案分為 BMP檔案頭，BMP資訊頭，彩色表和位元影像資訊矩陣4部分。BMP檔案頭結構;struct BITMAPFILEHEADER_{    short type;//---------檔案類型，一定是‘BM’    int bfSize;//---------檔案大小，位元組單位    short re1,re2;//------保留位    int

在學習boost的過程中，我們發現在boost的文檔中，多處提及了complete type和incomplete type。到底什麼是complete type呢？經過我尋找msdn，終於發現了，原來complete type是編譯器能夠確定類型大小的類型，incomplete type是編譯器不能確定類型大小的類型。incomplete

Photoshop裡的灰階變換可以使R,G,B 3色按任何比例增強再混合，原理和下面的差不多。黑白圖片的黑白變換叫灰階變換，彩色圖片的色彩變換也叫灰階變換，PhotoShop裡叫色階變換一幅彩色映像的象素矩陣中每個象素由RGB 3種顏色按一定的比例混合形成一種顏色來表示，比如黑色使RGB(0,0,0)

在映像擷取，傳輸過程中有許多因素會使映像變得模糊。映像模糊的實質是映像受到了求和，平均或者積分運算，因此可以用相反的運算來消除模糊，叫做映像的鋭化。映像鋭化的其中一個方法是拉普拉斯(Laplacian)運算元，拉普拉斯運算元是線性2次微分運算元，具有各向同性和位移不變性。對於連續映像f(x,y)，他的拉普拉斯運算元為D^2 f = @^2 f(x,y)/@x^2+@^2 f(x,y)/@y^2     編輯關係，左式D表示Delta符號,D^2表示Delta平方，@是偏導符號，@^2

1. 如果在已經處於 ESTABLISHED狀態下的socket(一般由連接埠號碼和標誌符區分）調用closesocket（一般不會立即關閉而經曆TIME_WAIT的過程）後想繼續重用該socket：BOOL bReuseaddr=TRUE;setsockopt(s，SOL_SOCKET ，SO_REUSEADDR，(const char*)&bReuseaddr，sizeof(BOOL));2.

下面是OPENCV B4.0 附帶的 FLOOD FILL 演算法的原始碼範例，可以實現簡單的彩色映像分割。#ifdef _CH_#pragma package <opencv>#endif#ifndef _EiC#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#endifIplImage* color_img0;IplImage* mask;IplImage*

以前發表過一個關於計算向量之間夾角的文章     http://blog.csdn.net/happy__888/archive/2005/04/28/367008.aspx有個網友提出疑問， 當N和a以及b向量不垂直的情況下，