在计算机图形学领域，随着技术的不断进步，对于图像渲染的真实感要求越来越高。John Marlon在其2003年出版的著作《聚焦光子映射》中，深入探讨了光子映射技术，一种创新的全局光照技术，为这一领域带来了新的启示。 光子映射技术源于对光线跟踪技术的优化和提升，它为处理复杂场景中的真实感绘制提供了新的解决方案。光线跟踪通过模拟光线在虚拟场景中的传播，能够创造出逼真的图像效果，尤其是对于光影效果的处理尤为出色。然而，在处理全局光照，尤其是复杂的反射、折射场景时，传统光线跟踪方法由于需要大量的光线计算，从而导致渲染速度的下降，这在动画制作和游戏开发中尤为明显。 光子映射技术的出现，有效地缓解了这一问题。它的工作原理是首先模拟光源发出的光子，并跟踪它们在场景中的传播，从而构建出包含光照信息的光子图。这些光子图可被看作是光照信息的样本存储于内存之中。在渲染具体像素时，通过查询光子图，能够迅速估算出该像素点的光照贡献，极大地减少了追踪光线的需要，从而提高整体渲染的效率。 《聚焦光子映射》一书详细地介绍了光子映射技术的理论基础与实施过程。John Marlon不仅阐述了光子映射的原理，还指导读者如何进行光子的发射、光子图的构建、以及光子的查询等工作。书中对于如何将光子映射与传统的光照模型进行结合，以提高渲染质量，也有深入的讨论。 书中还对光子映射技术在特定场景下的应用进行了深入探讨。例如，在透明物体、多层介质、散射和吸收等复杂渲染场景中，光子映射如何发挥其独特的优势，这些内容在书中都有详细说明。此外，John Marlon还对光子映射与其他全局光照技术，如辐射度法、光线包法和路径跟踪法进行了比较分析，揭示了各自的特点和适用场景，帮助读者选择适合特定需求的渲染技术。 优化策略是光子映射技术中不可忽视的一部分。John Marlon在书中也讨论了光子聚集、近似查询技术等优化手段，以及如何利用并行计算技术进一步加速光子映射过程。这些优化措施对于提高渲染速度和质量具有重要意义。 《聚焦光子映射》这本书对于想要深入理解真实感绘制和计算机图形学高级概念的专业人士而言，是一本难得的参考书籍。无论是游戏开发人员、影视特效制作师还是学术研究人员，都能从中获得宝贵的理论知识和实践技巧。通过阅读此书，读者将能够深入领会光子映射技术的精髓，将这一技术有效地运用到实际的工作中，从而创造出更为真实的视觉效果，为观众带来更震撼的视觉体验。

IbatisNet从入门到精通 IbatisNet是基于.NET Framework的对象关系映射（Object Relational Mapping，ORM）框架，旨在简化数据库操作和实体对象之间的交互。通过使用XML文档，在SQL语句和实体对象之间建立映射，从而实现数据的持久化存储和检索。 IbatisNet简介 ================ IbatisNet是一个基于.NET Framework的ORM框架，着重于ORM中的M（Mapping），通过使用XML文档在SQL语句和实体对象之间建立映射。IbatisNet提供了一个灵活的配置机制，允许开发者根据实际情况选择合适的数据源和映射策略，从而提高应用程序的可维护性和可扩展性。 IbatisNet配置文件详解 ===================== IbatisNet的配置文件是基于XML的，主要包括两个部分：SqlMap.config和providers.config。 SqlMap.config文件 ---------------- SqlMap.config文件是IbatisNet的核心配置文件，用于定义数据源、映射关系和缓存机制等。该文件的主要元素包括： * settings：用于定义一般性的设置，例如是否使用sqlMap节点中的namespace、是否启用缓存机制等。 * database：用于定义数据库连接信息，例如数据库链接字符串、用户名和密码等。 * sqlMaps：用于定义映射文件的加载路径和名称。 providers.config文件 ----------------- providers.config文件是用于定义数据库连接信息的配置文件，主要包括两个部分：providers和database。 * providers：用于定义数据库提供者信息，例如SQL Server、Oracle等。 * database：用于定义数据库连接信息，例如数据库链接字符串、用户名和密码等。 IBatisNet使用方法 ================ IBatisNet提供了多种使用方法，以下是其中的一些： * 使用SqlMapConfig对象来加载映射文件和配置文件。 * 使用SqlMapper对象来执行SQL语句和存储过程。 * 使用 Parameter对象来设置查询参数。 * 使用反射机制来映射实体对象和数据库表。 IbatisNet优势 ================ IbatisNet提供了多种优势，以下是其中的一些： * 提高了开发效率：IbatisNet提供了一个灵活的配置机制，允许开发者快速搭建数据库应用程序。 * 提高了应用程序的可维护性：IbatisNet提供了一个灵活的映射机制，允许开发者根据实际情况选择合适的数据源和映射策略。 * 提高了应用程序的可扩展性：IbatisNet提供了一个灵活的扩展机制，允许开发者根据实际情况选择合适的数据源和映射策略。 结论 ===== IbatisNet是一个功能强大且灵活的ORM框架，旨在简化数据库操作和实体对象之间的交互。通过使用IbatisNet，开发者可以快速搭建数据库应用程序，提高应用程序的可维护性和可扩展性。

lidarslam_ros2 ros2 slam软件包的前端使用OpenMP增强的gicp / ndt扫描匹配，而后端则使用基于图形的slam。 移动机器人映射 绿色：带闭环的路径（大小为10m×10m的25x25网格） 红色和黄色：地图 概要 lidarslam_ros2是使用OpenMP增强的gicp / ndt扫描匹配的前端和使用基于图的slam的后端的ROS2程序包。 我发现即使只有16线LiDAR，即使是具有16GB内存的四核笔记本电脑也可以在室外环境下工作几公里。 （在制品） 要求建造 您需要作为扫描匹配器 克隆 cd ~/ros2_ws/src git clone --

直接安装就行，怎么使用去查一下其他博主发的教程。还需要别的版本请联系我

Mapping_and_Charting_Solutions_Desktop_1071_169358

SLAM_GMAPPING SLAM（同步本地化和映射）是在构建或更新未知环境的地图时同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 它包含软件包openslam_gmapping和slam_gmapping ，这是OpenSlam Gmapping的ROS2包装器。 该包装器已通过Crystal Clemmys和Dashing Diademata成功测试。 使用slam_gmapping，您可以根据激光和移动机器人收集的数据来创建二维占用栅格图（如建筑物平面图）。 发射： ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py 节点slam_gmap

Kinect 2 坐标映射 该项目使用 SDK 2.0 版演示 Kinect for Windows 坐标映射。 了解如何在屏幕上绘制关节并将它们与颜色或深度框架完美对齐。 教程 阅读完整教程以了解 Kinect 坐标映射：[ ] ( ) 例子 foreach (Joint joint in body.Joints) { // 3D coordinates in meters CameraSpacePoint skeletonPoint = joint.Position; // 2D coordinates in pixels Point point = new Point(); if (_mode == CameraMode.Color) { // Skeleton-to-Color mapping

开放铁路地图 一个基于 OpenStreetMap 的项目，用于创建世界铁路基础设施的详细地图。 有关更多信息，请参阅、 和。 该存储库包含所有与项目相关的组件，包括 OpenRailwayMap、API 接口、地图渲染样式、地图渲染器、数据库后端、 标记预设、JOSM 验证规则和项目文件。 作者 有关所有贡献者的完整列表，请参阅。 安装 按照。 贡献 欢迎对这个项目，阅读和以获取更多详细信息。 如果您想报告问题，请使用 GitHub 上的或通过以下描述的方式之一与我们联系。 捐款 您也可以通过Paypal捐赠和银行转账到FOSSGIS eV来兑现这个项目（转移“OpenRailwayMap”的原因）。 本项目由开发商在业余时间运营，无商业目的。 通过捐赠，您可以表明您感谢开发人员的志愿工作，并可以激励他们在未来继续该项目。 联系方式和新闻 电子邮件 邮件列表 #OpenRail

Device Spy是一个UPnP测试工具, WinXP，Win7以上都可以使用，解压直接运行。它允许UPnP设备检测、显示关于UPnP设备的各个方面的详细信息、动作调用、事件监视和错误处理。

图像直方图均衡化算法matlab代码音调映射库 现实世界中的场景通常具有很大的动态范围（最亮与最暗强度之比），可以跨越几个数量级。 这样的高动态范围（HDR）图像无法在常规显示器上直接复制。 为了获得更自然的外观，必须将强度范围压缩到显示器的低动态范围，同时大致保持图像的外观。 此过程称为色调映射或动态范围压缩。 在MATLAB中已考虑并实现了许多有助于色调映射的算法。 用户可以根据速度，详细信息等的要求自由选择其中任何一个 线性和对数缩放 将HDR图像加载到程序中，并通过线性重新缩放像素值使其形象化。 可以完成线性重新缩放的不同范围，而不仅仅是0-255 请注意，HDR图像包含线性强度值，而低动态范围图像则被非线性量化，因此请使用伽玛校正来获得合理的图像。 创建了两种Gamma函数： 未缩放：应用该功能时不将输入图像缩放到0-1 缩放：缩放后应用函数，然后将线性重新缩放应用到0-255或max（0，minOrig）-min（255，maxOrig） 作为基线色调映射算法，在对数亮度域中执行重新缩放。 也就是说，计算亮度L = 0.299R + 0.587G + 0.114B并取其对数