高等數(shù)學函數(shù)應該怎么學才好
高等數(shù)學函數(shù)應該怎么學才好
一說到數(shù)學很多同學就頭疼了，更何況是高等數(shù)學，但是也不乏學習它的人。所以，以下是學習啦小編分享給大家的高等數(shù)學函數(shù)的學習方法的資料，希望可以幫到你!
高等數(shù)學函數(shù)的學習方法一
圖形學
圖形學的目標是創(chuàng)造一個真實的三維場景供你在里面漫游，它是所有三維游戲的基礎。它的原理很簡單，在一個空間里放上三角形、箱子、機器人或云，擺好攝像頭，放置光源，然后計算攝像頭應該看到什么，把結果顯示在電腦屏幕上。不僅是靜態(tài)的成像，動態(tài)的物理過程也可以實現(xiàn)，比如霧、碰撞、重力等等。
1.1 三維漫游
你可以用OpenGL和C++輕松實現(xiàn)一個三維漫游程序(流暢性優(yōu)先)，然后不斷往里面添加各種模型(球體、三角面片幾何體、飛機)和屬性(遮擋、抗鋸齒、透明、玻璃、爆炸)，最終把你的漫游程序變成一個精美的實時游戲。
1.2 光線追蹤器
可以著重研究光線是如何照射和成像的(精美性優(yōu)先)，實現(xiàn)各種相機(雙目、魚眼、弱投影)，材質(金屬、玻璃)，光源類型(點光源、方向光源、區(qū)域光源)以及光照模型(BRDF、路徑追蹤)，最終你想畫啥都能畫得惟妙惟肖。光線追蹤器的渲染速度很慢，程序要追蹤海量光線的反射和折射分量，比如下方的鉆石圖案需要運行5分鐘才能畫完。雖然不能實時移動和旋轉相機，但是渲染的結果極其逼真。
1.3 基于GPU的加速渲染
當然，你也可以兼顧渲染質量和動畫幀速，這個時候就需要使用更強大的計算資源，可以并行計算的GPU是不二的選擇。看看CUDA的代碼，你可以做一個體渲染模塊來實時觀察CT圖像，賣給醫(yī)學圖像處理公司(也許)能賺大錢。
高等數(shù)學函數(shù)的學習方法二
圖像處理
很多圖像應用都需要對圖像進行必要地預處理，如去噪、融合、分割、去霧、去模糊、視頻去抖動等等，這個領域非常廣泛，有大量模型和理論支撐。各位常用的Photoshop和美圖秀秀里面成百上千的濾鏡，可以說每一個背后都有一個數(shù)學模型。下面舉一個例子。
2.1 分割
有一種簡單的分割算法叫Superpixel，它可以把一幅圖像分割成好多個小塊，保證每一個小塊中顏色都差不多。當然，還有其他許多分割算法，Superpixel的好處是簡單，并且很容易推廣到三維空間。
2.2 醫(yī)學圖像處理
經過分割后，圖像被過度分割成了很多小塊，這時就可以用模式識別的算法把屬于同一類的小塊們再合在一起。利用分割+分類的算法，可以把三維CT圖像中的骨頭全自動剔除。
高等數(shù)學函數(shù)的學習方法三
計算機視覺
計算機視覺的目標是理解攝像機拍攝的圖像，它的研究范圍極其廣泛，比如人臉識別、文字識別、目標追蹤等等。在此介紹這一領域幾個重要的方向。
大家都知道圖像是二維的，而真實世界是三維的，上面介紹的圖形學的原理是預先建一個三維場景然后研究攝像頭看到的圖像是什么樣子，計算機視覺的野心則大得多：給你幾幅二維圖像，還原三維場景是什么。
3.1 一幅圖像與測量
拿到一幅圖像，可以獲得平行關系，測量圖像中不同物體的長度比值。
3.2 兩幅圖像與雙目視覺
拿到兩幅在不同位置拍攝的同一場景的圖像，就可以恢復出場景。
3.3 多幅圖像與三維重建
計算機視覺在這二十年最激動人心的成果之一就是完成了從多幅圖像序列重建三維場景的研究，從數(shù)學上和編程實現(xiàn)上解決了這一從二維重建三維的過程。試想你拿著攝像機在街上繞一圈，像CS地圖那樣的三維游戲場景就實時重建出來是多么激動人心啊。
三維重建更具體的定義是：通過同一場景的多幅圖像，恢復出每一幅圖像拍攝時相機的位置和姿態(tài)，以及每一幅圖像上的每一個點在三維空間中的位置。
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