K-3D

三维建模、动 画和渲染工具
授权协议 GPL
开发语言 Python
所属分类 应用工具、 图形和图像工具
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 佘修为
操作系统 Linux
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

K-3D是一个三维建模、动 画和渲染工具。它可以创建和编辑3D 几何图形,创建和编辑几何图形(多个实时OpenGL实体,阴影,纹理映射视图);无限制的撤销还原与重做;很高的可扩展性,可以通过第三方的插件增强功 能。几何效果的动画过程;基于控制样条接口的全参数可控动画等。

功能和特点
平移/倾斜,缩放,移动,建模和三脚架模式
隐藏/隐藏几何图形
强大的场景图程序完成建模
对象,网格,面,边,补丁,曲线,指向群体
几何类型:多边形,NURBS曲面,细分
三维:锥体,圆圈,垫,缸,盘,网格,抛物面,多面体
布尔建模业务
文字:支持FreeType2
实例:创建重复的实例而不增加现场
可视化管道允许任意数据流
无限数量的动画频道。
Bezier曲线渠道
动画造型业务
16位浮点纹理
支持脚本引擎插件和环境
支持的几何格式: Wavefront OBJ, GTS, OpenFX, OFF, RIB,X
支持的图像格式:JPEG,PNG,TIFF, OpenEXR,BMP,SUN

  • 首先:得对数据进行标准化 min-max标准化(离差标准化):对原始数据进行线性变换,是结果落到【0,1】区间,转换方法为 X'=(X-min)/(max-min),其中max为样本数据最大值,min为样本数据最小值。 from sklearn import preprocessing X = preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(X) 一、K-m

  • k-means聚类算法是一种简单易行,时间复杂度低的聚类算法,特别是针对大规模的数据集。但其只能处理数值属性限制了他的应用范围,它的具体算法步骤如下: 1.确立最终聚类处理得到簇的个数,如果有先验知识,如知道一个数据集为有3类,则可设k=3。如果不清楚,有一些指导性方法可确定估计值; 2.选取k条初始记录作为质心,k条记录的欧式具体尽量大,说明记录的相关性低,提高聚类效果; 3.从数据集读取一条记

  • k-d-tree(即k-dimensional tree)是一棵形如二叉树的一种非常重要的空间划分数据结构,尤其在多维数据访问中有重要应用。它是由Jon L. Bentley 于1975年在文献【2】中提出的,Jon L. Bentley 也是畅销书《编程珠玑》的作者。 欢迎关注白马负金羁的博客

  • k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。 应用背景   SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。针对如何快速而准确地找到查询点的近邻,现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法,k-d树就是其中一种。   

  • 前   言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。 解决问题:YOLOv5默认采用K-Means算法聚类COCO数据集生

  • K均值算法 K均值算法是一个经典的,被广泛使用的聚类算法。 算法过程 K均值算法中首先选择K个初值。K是用户指定的参数,即希望聚成的簇的个数。每个点指派到最近的质心,指派到一个质心的点集为一个簇。然后更新每个簇的质心,直到簇不发生变化,或质心不发生变化(二者等价),结束算法。 算法: K均值 -------------------- 选择K个点作为初始质心。 (STEP 1) repeat

  • 1、从包含多个数据点的数据集D中随机取k个点,作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的点到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。    两个点之间的相异度大小采用欧氏距离公式衡量,对于两个点T0(x1,y2)和T1(x2,y2),    T0和T1之间的欧氏距离为        d = sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)   欧氏距离越小,说明相异度越小  

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