毕业课题之------------车辆阴影特征检測的两种方法

游戏中的碰撞还是比較多的,比方角色与角色的碰撞,角色与墙壁的碰撞,角色与怪物的碰撞等,都须要 进行碰撞的检測,来触发一定的事件 近期在尝试制作一个小游戏的时候须要用到碰撞检測,然后就查了下资料,并在论坛进行提问等算是找到了比較惬意的碰撞检測方法,这里记录下来 如今自己知道的方法算是有了三种了,以下一一记录并分析下他们各自的优缺点 1.就是官方提供的,依据getBoundingBox();方法获取要检測的碰撞物体的范围,然后再依据rectIntersectsRect();方法进行推断须要检測的两个

A      根据阴影底部边缘确定阴影位置 B    通过阴影的形状(类似矩形)特征找出阴影

文章陈述了手机发展趋势及耗电特性,集中讨论了时下最为关心的智能手机耗电问题,并介绍了测量手机软件耗电量的两种方法.此外还解释了为何运营商此前会提出收取微信的费用,心跳机制是什么. 美国著名手机公司Palm的CEO JonRubinstein曾经说过:“手机未来的发展取决于两个因数,一是手机的数据传输速度:二就是手机待机时长.” 为什么手机待机时长如此重要呢? 现 在,手机上网速度已经有很大的提升,而且还在马不停蹄的发展4G,5G.4G网络可以将手机的上网速度提高到100Mbps以上,简单的说,下

人脸检測应用极为广泛,内部细节也偏多,尤其是涉及到几种类型的框,这几种框的大小之前有着千丝万缕的联系,对检測性能的好坏影响程度大小不一.本篇文章基于自己在人脸检測方面的经验,说说对这些框之间关系的一些理解. 如今大部分人脸检測效果都已adaboost+LBP(各种改进)的方式实现,adaboost由N个强分类器组成,每一个强分类器由M个弱分类器组成,而每一个弱分类器事实上就是一个特征. 本文以LBP特征为例,人脸检測共涉及到例如以下几类框: 1. LBP特征矩形框大小(极为重要) 2. 检測框大

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本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV

收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子 拉普拉斯算子是二阶差分算子.为什么要增加二阶的算子呢?试想一下,假设图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便.採用二阶导数后,极大值点就为0了.因此值为0的地方就是边界.

假设不适用Box2D物理引擎.那么要进行Cocos2d-x的碰撞检測那我们的方法往往就是进行"矩形和点"."矩形和矩形"这样粗略的碰撞检測.我们一般採取开启scheduleUpdate定时器.然后重写update函数进行每一帧都进行碰撞检測. <1>碰撞检測的代码较为繁琐.恕我无法为你具体列出其思路能够是在update中遍历全部的sprite, 然后推断每一个sprite和其它sprite(还需遍历一遍.刨除自己)是否碰撞. 这样等于推断次数是sprit

服务端能够通过三种途径进行robot检測: 第一种,利用http的User-Agent header进行推断,这样的是最正常的推断,但这样的不能检測出不友好的请求,它能够伪造. 另外一种,限制请求频率.也就是进行流控.普通用户不可能在一定的时间内请求过多次,所以能够检測出. 但请求方能够进行随机.限时进行请求. 第三种.依据日志进行分析来检測robot,这样的能够检測出slow robot. 原文:http://blog.csdn.net/hongchangfirst/article/detai