python碰撞检测算法
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碰撞检测算法的研究现状
1.3国内外研究现状
1.3.1碰撞检测算法的国外研究现状【王海玲. 三维游戏技术的研究与实现[D]. 哈尔滨工程大学, 2009】【范昭炜.实时碰撞检测技术研究[D] .浙江大学, 2003】
起源于20世纪70年代的碰撞检测问题，研究至今已有40年的历史，现如今有一些比较成熟的碰撞检测技术。
Dobkin（1985）、Agarwal（1991）、Chaxelle（1989）等在静态碰撞检测技术上做了早期研究。静态碰撞检测算法是指当场景中物体在整个时间轴t上都不发生变化时，用来检测在这个静止状态中各物体之间是否发生碰撞的算法。这类算法要求较高的精度，由于是静止状态，因此没有实时性的要求，它广泛应用于计算几何中。
Lin（1998）、Jimenez（2001）对离散碰撞检测算法进行了研究，离散碰撞检测算法在每一时间离散点上通过类似于静态碰撞检测算法的方法来实现，可以迎合多数应用对实时性的需求。
Hubbard（1995）、Dingliana（2000，2001）、O’Sullivan（1999）为了改善离散碰撞检测算法中存在的刺穿现象和遗漏碰撞的现象，提出了自适应步长和可中断的碰撞检测技术。
Cameron（1990）、 Canny（1986
2D游戏中的碰撞检测
2D游戏中的碰撞检测：圆形与矩形碰撞检测（Javascript&C++版）
分类：【游戏算法】【Html5&Javascript】【C/C++】2014-01-13 16:265491人阅读评论(33)收藏举报JavaScriptHtml5C++算法
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这几天放寒假了，时间也多了起来，当然又有时间搞搞程序了。哈哈~
昨天在开发我的塔防游戏时突然发现人物实际攻击范围比规定的范围小，按理说应该是一样大的，但偏偏不是，我被这个问题搞得糊里糊涂的，一直没想出问题所在。最后询问了一个程序高手——我哥哥。他虽然是搞C++的，但听了我代码解释中有检测圆形碰撞时，他立刻就发现了问题，他告诉我，敌人可以看作是方块，而攻击范围是圆的，如果把敌人弄成圆形进行碰撞检测那必然不准，应该检测矩形和圆形碰撞才行。我听了之后恍然大悟，但是lufylegend中没有这个功能，怎么办呢？我第一想法是对lufy说说，让他老人家实现吧。当我点开Google Talk准备发起对话时，突然又想到一来要是lufy老人家去实现，那要等到猴年马月去了，况且lufy前辈琐事缠身，要是我总是给他提意见不帮忙解决，他老人家是不是想打我啊……最后我还是决定自己来实现吧。但是我没搞过这方面的，
iOS,Game模板碰撞检测的一些细节
篇一：jQuery+DIV碰撞检测(猫捉老鼠游戏)
<!--何奕勇 - heyiyong - qq - 290248126 说明：jQuery+DIV碰撞检测（猫捉老鼠游戏） -->
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unity3d游戏开发之刚体和碰撞检测
unity3d游戏开发之刚体和碰撞检测
今天学习了碰撞检测很多时候，当我们的主角与其他GameObject发生碰撞时， 我们需要做一些特殊的事情，比如：子弹击中敌人，敌人就得执行一系列的动作。这时，我们就需要检测到碰撞现象，即碰撞检测。
首先，我们得明确一点：即产生碰撞信息所需要的条件。事实上，在unity3d中，能检测碰撞发生的方式有两种，一种是利用碰撞器，另一种则是利用触发器。这两种方式的应用非常广泛。为了完整的了解这两种方式，我们必须理解以下概念：
（一）碰撞器是一群组件，它包含了很多种类，比如：Box Collider，Capsule Collider等，这些碰撞器应用的场合不同，但都必须加到GameObjecet身上。
（二）所谓触发器，只需要在检视面板中的碰撞器组件中勾选IsTrigger属性选择框。
（三）在Unity3d中，主要有以下接口函数来处理这两种碰撞检测：
触发信息检测：
1.MonoBehaviour.OnTriggerEnter( Collider other )当进入触发器
2.MonoBehaviour.OnTriggerExit( Collider other )当退出触发器
3.MonoBehaviour.OnTrigger
常见图像边缘检测算法检测
不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。
在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数，虽然，原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。不过，利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工
基音周期检测算法比较
本科毕业论文
题 目 语音基音周期检测算法比较 学 院 管理科学与工程学院 专 业 电子信息工程 班 级 081信工(1)班 学 号 200883082 姓 名 周刚 指导老师 段凯宇 讲师
二〇一二 年 六 月
语音基音周期检测算法比较
摘要
基音周期作为语音信号处理中描述激励源的重要参数之一，广泛的应用于语音合成、语音编码和语音识别等语音信号处理等技术领域。准确可靠的对基音周期进行检测将直接影响整个语音处理系统的性能。 常用的基音检测算法对于纯净语音信号都能达到较好的检测效果。然而，实际当中的语音信号不可避免的会受到外界背景噪音的影响，使得这些检测算法的检测效果都不是很理想，为此本文用两种基本算法对语音信号滤波前后进行基音周期检测，在进行比较。
论文首先
SUAUN边缘检测算法性能分析
SUSAN边缘检测算法性能分析与比较
类别：电子综合 阅读：1579
1 引 言
边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的边缘检测中，实验证明该算法非常适合含噪图像的边缘检测。
2 SUSAN边缘检测简介 2．1 SUSAN特征检测原理
如图1所示，用一个圆形模板在图像上移动，若模板内象素的灰度与模板中心象素(称为：核Nucleus)灰度的差值小于一定阀值，则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度，由满足这样条件的象素组成的区域称为USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)。
当圆形模板完全处在图像或背景中时，USA
Harris角点检测算法详解
不适用opencv的代码（转）
////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction
////////////////////////////////////////////////////////////////////// #define B(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3] #define G(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+1] #define R(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+2] #define S(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)]
//卷积计算求Ix,Iy,以及滤波
//a指向的
Harris角点检测算法详解
不适用opencv的代码（转）
////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction
////////////////////////////////////////////////////////////////////// #define B(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3] #define G(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+1] #define R(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)*3+2] #define S(image,x,y) ((uchar *)(image->imageData+image->widthStep*(y)))[(x)]
//卷积计算求Ix,Iy,以及滤波
//a指向的
图像边缘检测算法代码7
数字图像处理技术课程设计
图像边缘检测
编程实现灰度图像的几种常用的边缘检测算法，包括：梯度边缘检测算法、Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、拉普拉斯边缘检测算法、canny边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法和Krisch边缘检测算法。
代码：
头文件：
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ bmpFile.h
#ifndef BMP_FILE_H #define BMP_FILE_H
BYTE *Read8BitBmpFile2Img(const char *filename,int *width,int *height); bool Write8BitImg2BmpFile(BYTE *pImg,int width,int height,const char *filename); BYTE *Read24BitBmpFile2Img(const char *filename,int *width,int *height);
bool Write24BitImg2BmpFile(BYTE *pImg,int