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是的，很容易将 [1, 0, 0] 识别为红色。 但有时我们想在图像中找到我们认为是红色的所有颜色。 因此，[1, 0.1, 0.1] 也很容易被眼睛看到为红色。 然而，在计算上做起来并不容易，因为我们可能认为某些给定颜色名称的颜色集可能不是一个简单的集合。 它可能不是凸的，而且并不是我们所有人都同意该集合的确切边界。 这些边界的模糊性就是我称这个工具为模糊颜色的原因。 Fuzzycolor 使用我为每个颜色名称构建的数据库，然后应用 interp3 来识别有问题的任何颜色名称。 所以模糊颜色会很快，并且可以随意应用于整个图像。 请参阅演示。 Fuzzycolor 可以将颜色识别为属于特定颜色名称集，或者它可以测试其数据库中的所有颜色名称。 再次，请参阅演示。 不幸的是，该数据库并不真正完整，目前仅包括几个选定的颜色名称： “红色”、“绿色”、“蓝色”、“中性”、“柔和”、“黄色

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该函数计算方向和平移，以实现之间的转换两个对应的 3D 点集 pi 和 qi 使它们通过 qi = R*pi + t 相关联。 它基于 Shuster 的 QUEST 算法，这是一种流行的航天技术，用于估计态度，在 MD Shuster 和 SD Oh 中描述：“从Vector Observations”，《制导与控制杂志》，第 4 卷，第 1 期，1981 年 1 月至 2 月，第 70-77 页。 见http://www.malcolmdshuster.com/Pub_1981a_J_TRIAD-QUEST_scan.pdf 另见 M. Lourakis 和 G. Terzakis：“重新审视有效的绝对方向”，Intl。 会议。 关于智能机器人和系统 (IROS)，2018 年。 另外，我有一个基于 FOAM 算法的绝对方向代码： https://www.mathworks.com

这是一篇介绍Windows系统上User Mode程序的排错 (troubleshooting) 方法和技巧的文章。
无论是开发，测试还是支持，都会遇上程序运行结果跟预期效果不一致的情况。找到问题的根源和解决的过程，就是排错。同时，如果问题发生的情况很特殊，比如特别难于重现，或者没有源代码可以参考，在这样的情况下解决问题，非常有挑战性!