【学习日志】2022.10.08 Unity人物运动（移动+转身)、Character Controller、射线检测、动画融合

提出了一种基于三维射线弹跳法的并行电磁波传播预测算法。三 维射线弹跳法中每条射线跟踪、每个绕射源都具备可并行性,其并行计算可分为射线 并行、绕射源并行2个阶段先后处理。每个阶段都使用管理者/工作者并行模式,管 理节点依据各个工作节点的任务量动态分配任务,并收集计算结果,工作节点并行完 成射线跟踪或绕射源处理任务。测试结果表明:该算法的加速比趋于线性,可扩展性 好,利用128个CPU核求解大规模问题时加速比可达116,并行效率约为90%。

在目标检测与识别领域中，我们经常会遇到判断人员、车辆等物体的位置问题。例如，在城市交通中有一段道路因为发生塌陷需要施工，现来往车辆均不可以靠近这段危险道路。l利用搭建交通摄像头和语音报警器的方式，需要24小时不间断识别来往车辆的位置以及是否靠近此区域。 对于这个问题，主要分为两个步骤： 1.摄像头区域中车辆位置的精准定位问题； 2.得到框定坐标后，我们得到可以推理得到框四个角的坐标，并判断它们的重要性（对于车来说4个角重要性平等，而对于行人来说，左下角和右下角坐标视为行人的足部位置，这两点才真实反馈了行人的位置），利用射线法来确定是否闯入的问题。 对于识别目标，我们可以得到这些框定信息： info[[[a1,b1,c1,d1],e1]，[[a2,b2,c2,d2],e2]],a是左上角x坐标，b是左上角y坐标，c是右下角x坐标，d是右下角y坐标，e是置信度。

探测器像元响应的不一致、光源能不稳定等因素使得计算机层析(CT)图像中含有较多的环形伪影，严重降低了图像质量，影响了图像的三维重建和量化分析，为此提出了基于极坐标变换与傅里叶变换后低通滤波的算法去除环形伪影。通过极坐标变换将直角坐标下的环形伪影转化为极坐标下的线性伪影，然后对线性伪影图像进行傅里叶变换获得频谱图像，进而设计二维低通滤波器进行滤波处理，最后通过傅里叶逆变换与坐标逆变换获得校正后的图像。利用Matlab软件，编写程序对算法进行验证，结果表明，该算法能够有效地去除环形伪影，使图像内部细节清晰可见，并且保护了图像边缘信息，提高了图像的信噪比；另外，使用该方法处理100张切片图像只需3.5 min，可满足批量处理的需求。

matlab脑部代码Polyquant CT重建工具箱 这个Matlab工具箱允许从多能X射线计算机断层扫描（CT）测量中直接进行定量重建。 我们希望您觉得它有用，并欢迎任何反馈或问题[]。 特征 允许定量重建为电子密度，质量密度，质子阻止能力，准单能等。 泊松噪声下的迭代统计重建。 金属制品补偿和校正。 设计用于与操作员一起使用：在运行这些演示之前，请确保工具箱在您的路径中（通过运行其“ setup.m”）。 改编自2D和3D的非负总变化（TV）的说明。 综合多能散射估计和缓解。 具有位反转排序的加速有序子集算法。 演示版 我们提供了一些演示来介绍其某些功能，包括： 大脑，头部，胸部，腹部和骨盆区域的2D扇形CT重建。 2D扇形束CT金属假象的缓解，来自双钛髋关节植入物。 分别在“全扇形”和“半扇形”扫描下对头部和骨盆区域进行3D锥形束CT重建。 具有集成多能散射建模（PolySKS）的3D锥束CT重建。 参考 这些方法在以下出版物中介绍（如果使用，请引用）： 有关更多详细信息，扩展及其在放射治疗中的用途，您可以阅读以下论文： 致谢 感谢Mike Davies，Bill Nailon

对于UGUI在SteamVR2.0下进行射线交互，Button、toggle、等常见的UGUI组件都实现了交互。

SteamVR 2.x 与 UGUI 的射线交互系统

本文实例为大家分享了Unity3d如何通过射线使物体移动的具体代码，供大家参考，具体内容如下 实现： using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class RayTest : MonoBehaviour { //设置射线在Plane上的目标点target private Vector3 target; // Use this for initialization void Start () { //初始化目标点与自身的点重合 targ

提出了一种针对灰色直方图短时能量的高动态工业x射线图像的自动窗口算法。我们首先计算高位图像中短时帧直方图的平均能量值，然后使用双阈值来检测（inspection）包含有用信息的帧。最后，将检测到的帧的端点灰度值视为窗口端点，通过比较和搜索图像对比度的最大值，遍历（traversed）并确定最合适的帧长度和帧偏移。通过一系列对比实验，定性和定量地分析了该算法的有效性（validity）和实用性。结果表明灰度箱之间的距离被自动拉伸,并且在不改变像素之间关系的情况下图像的对比度得到增强。此外, 还删除了冗余背景信息。

ct Matlab代码CT-X射线图像合成 使用Visual Studio 2012平台上的OpenCV3.0库从CT数据中提取2D图像并合成类似X射线的图像。 该程序提供两个功能：1.从3D CT数据中以任何指示的角度和位置提取2D切片图像。 2.通过将所有2D切片图像整合到相同角度但位置不同的位置，从3D CT数据中合成类似2D X射线的图像。 你如何开始 上面是教程网站，告诉您如何在Visual Studio平台上安装OpenCV库，以下是步骤： 在以下位置下载OpenCV 设置环境变量：PC->属性->高级系统设置->环境变量->路径->编辑->新建-> OpenCV bin目录 打开新项目：打开Visual Studio->文件->新项目-> Visual C ++-> Win32控制台应用程序->完成 选择配置：配置管理器->活动解决方案平台->新建->选择x86或x64平台 设置包含路径：项目->属性-> C / C ++->其他包含目录-> Opencv包含目录 添加库目录：项目->属性->链接器->常规->其他库目录-> Opencv lib目录 添加库依赖项：项目-