Как подобрать кляймер для имитации бруса


Виды кляймеров и правила их выбора | Эксперты

Таласимов Денис Кириллович

консультант, технолог

При проведении облицовочных работ или внутренней отделки помещений не обойтись без надежного крепежа. В последнее время особую популярность завоевали кляймеры. Они позволяют создать ровные стены, полотки или фасад без видимого крепежа.

Можно, дам совет: если ваши плотники не хотят крепить на кляймеры, а советуют гвозди или саморезы, то лучше избавьтесь от таких исполнителей. Они ленятся сделать хорошо и красиво... Ну, обо всем по порядку в моем материале.

Что такое кляймер и для чего нужен?

Кляймеры это металлические скобы, которые предназначены для прочной, надежной фиксации пиломатериалов. С их помощью стройматериал незаметно, аккуратно крепится на обрешетку или контрольную рейку. Данная разновидность крепежей используется уже давно, обладая рядом существенных преимуществ перед хорошо знакомыми гвоздями и саморезами.

Какие виды кляймеров бывают и зачем

Крепеж производится исключительно из оцинкованного железа или пружинной стали, обладающей достаточной прочностью и небольшой растяжимостью.


Фото 1. Кляймеры усиленные для монтажа имитации бруса

Этот тип скоб бывает нескольких видов:

  • специальные - применяются для проведения манипуляций на фасадах зданий, во время укладки керамогранитных плит, черепицы;
  • для монтажа пластика;
  • для крепления вагонки, блок-хауса и других деревянных облицовочных материалов.
Третья подкатегория включает 6 типов, в зависимости от размера кляймера для вагонки:
  • №3,5 - производится крепление ДСП, евровагонки 12,5 мм толщиной;
  • №4 - специальный кляймеры для вагонки штиль стандартной высоты 13-14 мм;
  • №5 - так же отличный вариант для крепления вагонки 15 мм толщины;
  • №6 - применяется при установке имитации бруса и вагонки 20 мм толщиной;
  • №7 - для фасадных панелей с толстым задним пазом;
  • №9 - для имитации бруса и блок хауса толщиной более 36 мм.

Чтобы понимать, кляймер какого номера брать для вагонки или имитации бруса, необходимо точно знать толщину заднего паза в мм. Какая толщина, такой номер кляймера и выбираем.


Фото 2. Кляймеры для вагонки №5

7 преимуществ эксплуатации

  1. Высокая прочность конструкции. Одна пластина из стали выдерживает около 25 кг веса (усиленный кляймер).
  2. Тотальная аккуратность по отношению к облицовочному полотну, язычок скобы аккуратно защелкивается прямо в паз, не травмируя или деформируя поверхность ламелей. Выгодное отличие от гвоздей или саморезов, которые зачастую ломают тонкий паз или шип. 
  3. Коррозийные процессы отсутствуют благодаря оцинкованной стали. Возможно применение в помещениях с повышенной влажностью или на улице.
  4. Большой выбор типоразмеров и форм, что позволяет подобрать подходящий вариант под любой материал (усиленные или обычные кляймеры).
  5. Крепление имитации бруса кляймерами можно запросто произвести самостоятельно.
  6. Установленное облицовочное покрытие жестко зафиксировано, не "играет" от малейшего движения извне.
  7. Комплект из кляймеров отличается доступностью и дешевизной, которая делает ремонт менее затратным.


Фото 3. Крепеж - кляймеры для вагонки №6

Как определить размер крепежа?

Как выбрать размер кляймера для стройматериалов, с которыми планируете работать? В первую очередь обратите внимание на материал, из которого они изготовлены. Если производятся монтажные процессы с тяжелыми панелями, то покупайте усиленный кляймер для доски 5 или 6, которые наверняка выдержат большой удельный вес древесины. А если планируется работа с евровагонкой, то обратите внимание на обычные, недорогие крепежи. Во время покупки товара в строительном магазине уточняйте у продавцов номера кляймеров, чтобы точно не ошибиться с выбором. Номер должен соответствовать толщине паза на который будет одеваться пластина.

Методы крепления кляймеров на примере вагонки и имитации бруса

Те, кто впервые столкнулся с необходимостью работы с этим крепежным материалом, зачастую ищут ответ на вопрос "Как крепить кляймеры?" В данной технологии нет ничего сложного. В первую очередь определите тип материала, номер крепежных клипс. Все готово?


Фото 4. Монтаж вагонки на кляймеры

Тогда приступаем к поэтапному монтажу:

  • проводим четко выверенную разметку на поверхности стен при помощи отвеса и уровня. Применяем шаг 50-60 см, так как этого требует стандартная технология. Также учитываем ориентацию установки пластиковых полотнищ: горизонтальная или вертикальная;
  • по размеченным линиям, при помощи дюбелей и саморезов устанавливаются несущие части конструкции. Иначе говоря, "набивается каркас";
  • устанавливаем первую доску из любого удобного угла строго по уровню;
  • кляймеры при этом монтируются в области отметок на брусках: одна часть скобы удерживает брус, а другая привинчивается к опорной конструкции при помощи одного самореза или пристреливается степлером в специальные отверстия;
  • гребень следующей полосы входит в паз первого элемента облицовки и монтажная схема повторяется;
  • через каждые 5-7 вагоночных полос следует производить повторные замеры, чтобы избежать искажения геометрии и накопления погрешностей из-за кривизны стен;
  • если вы производите облицовку поверхности снаружи помещения, то устанавливайте имитацию шипом вверх, чтобы избежать попадания влаги.


Фото 5. Усиленный кляймер для имитации бруса

Теперь вам известно, как правильно крепить вагонку на кляймеры, используя простейшие строительные навыки и обычный инструмент. Ориентировочный расход кляймеров на квадратный метр составляет 20 шт. Данный тип крепежного материала обладает разной стоимостью, в зависимости от толщины стали. Точный расчет количества крепежа является гарантией качества ремонтных работ и надежности результата. Итоговое количество кляймеров зависит исключительно от принятой длины шага и габаритов самих панелей.

Что нужно учитывать для грамотного подсчета?

  1. Определить длину брусов или полотен, она должна быть одинаковой для каждой полосы.
  2. Выяснить шаг обрешетки, чаще всего она составляет 40-60 см.
  3. Первое имеющееся числовое значение разделить на второе и прибавить к полученному числу единицу.
  4. Итоговое значение из предыдущего пункта умножьте на общее количество полотен, которое планируется использовать в процессе облицовочных работ.

Вот вы и получили ответ на вопрос, сколько кляймеров нужно на квадратный метр? Чаще всего одна упаковка крепежного материала содержит около 100 штук (на 5 метров квадратных), соответственно, вы без труда узнаете, сколько коробок вам понадобится для ремонта.


Фото 6. Кляймеры для вагонки №4

Не стоит переживать о том, что крепеж испортится в процессе проведения работ. Они изготовлены из качественной и закаленной стали. Чтобы избежать случайного повреждения металлической рабочей поверхности во время добивания гвоздей, следует применять шуруповерт и крепить на саморезы.

Применение таких крепежных элементов отличается простотой, высокой стабильностью готовой конструкции, а также возможностью применения во внутренних и наружных облицовках. Кляймеры - одни из основных и доступных элементов для крепежа в строительном деле.


Посмотрите, как мы можем

Ангарская сосна… как много в этом слове, для сердца моего звучит… Ведь это единственный материал, который, в высоких сортах, можно смело красить в белый, укрывной цвет, не боясь того, что со временем проступят желтые пятна в районе сучка и смоляного кармана. Потому что пороков древесины, на ангарке в сорте Экстра, нет.

Потолки из ангарской сосны в сорте Экстра под белой укрывной краской

Имитация бруса из краснокорой ангарской сосны, появившись на рынке, очень быстро стала брендом. И не удивительно. Изготовленная из боковой доски (предприятие всю середину бревна берет на брусок), панель практически не имеет сучков, даже в низких сортах эта древесина превосходит как хвою северных регионов, так и лиственницу.

Белая имитация бруса в интерьере дома. Фото готового объекта

Всем удачного дня и снова с вами компания ЛесоБиржа с новыми идеями и своими завершенными проектами. Сегодня выносим на обозрение внутреннюю отделку двухэтажного коттеджа в Тульской области СНТ "Романовские дачи" в светлых тонах из дорогостоящей, уникальной ангарской сосны.

Различные варианты белого цвета в интерьере дома

19 февраля 2019

2332

Имитация бруса была выбран заказчицей для внутренней отделки частного тренажерного зала в КП "Заокские просторы" совсем не случайно. Суровый сибирский климат оказал благотворное действие на качество и свойства данной породы дерева, которые так же сохраняются при последующей переработке в строительный материал.

Имитация бруса из ангарской сосны во внутренней отделке

13 декабря 2018

1724

Продолжая тему о материалах из натуральной древесины для отделки помещений, невозможно не упомянув еще одного, часто используемого представителя - это вагонка. Масштабы ее применения настолько обширны, что в случае их перечисления займет много времени и места. 

Вагонка из ангарской сосны в интерьере загородного коттеджа

05 декабря 2018

632

Имитация изображений для ML в PyBullet - быстрый и простой способ | by Mason McGough

При применении глубокого обучения в области подкрепления (RL) к робототехнике мы сталкиваемся с загадкой: как обучить робота выполнять задачу, когда глубокое обучение требует сотен тысяч, даже миллионов, примеров? Чтобы достичь 96% успеха в захвате на никогда ранее не замеченных объектах, исследователи из Google и Беркли обучили робота-агента с помощью 580 000 реальных попыток захвата. На этот подвиг ушло семь роботов и несколько недель.Без ресурсов Google это может показаться безнадежным для среднего специалиста по ML. Мы не можем ожидать, что легко проведем сотни тысяч итераций обучения с использованием физического робота, который подвержен износу и требует человеческого контроля, ни один из которых не обходится дешево. Было бы гораздо более целесообразно, если бы мы могли предварительно подготовить такие алгоритмы RL, чтобы радикально уменьшить количество необходимых попыток в реальном мире.

С появлением глубокого обучения технологии RL стали более зрелыми, но спрос на данные также возрос.Пытаясь восполнить этот пробел, многие исследователи исследуют синтетическое поколение обучающих данных , используя методы трехмерного рендеринга для создания макетов среды задачи. Хотя этот метод творит чудеса в моделируемой среде, он не очень хорошо подходит для реального мира. Любой, кто тесно работал с глубоким обучением, узнал, насколько эффективно использовать нюансы в обучении данных, чтобы «обмануть» задачу. На практике реальный мир не подходит для этих моделей, обученных моделированию, и, что неудивительно, они терпят неудачу.

Недавние исследования направлены на сокращение «разрыва в реальности», тех заметных различий между реальным миром и факсимильными изображениями, представленными в 3D, чтобы подготовить роботов-агентов к симуляции и, таким образом, радикально сократить количество необходимых тренировок в реальном мире. Агрессивно рандомизируя внешний вид и динамику моделирования, модели изучают особенности, которые в теории должны обобщаться в реальном мире. Это может даже сократить количество тренировок, необходимых для обучения робота, на 99%, согласно недавним исследованиям.Для задач компьютерного зрения, где создание сотен тысяч или даже миллионов тренировочных образов невозможно, этот метод очень привлекателен.

Скажем, например, что мы хотим сгенерировать синтетические обучающие данные для предварительной подготовки классификатора, который может различать набор мелких объектов. Мы хотим выбрать объект, поместить его в виртуальную «корзину» и сделать скриншот. В идеале мы хотим повторить этот процесс тысячи раз с рандомизацией, чтобы создать богатый набор данных изображений объектов.С этой целью (и вдохновленный работой, проделанной в OpenAI и Google), я недавно начал свое путешествие по сбору данных обучения для моих собственных приложений. Это привело меня к PyBullet, модулю Python, разработанному для приложений робототехники и машинного обучения на основе Bullet Physics SDK.

В отличие от других решений 3D-рендеринга, таких как Maya или Blender, PyBullet ориентирован на робототехнику и имеет встроенные реализации для таких понятий, как соединения, моделирование динамики, прямая и обратная кинематика и многое другое. Кроме того, его можно легко установить с помощью менеджера пакетов, что позволяет вам легко интегрировать другие пакеты Python, такие как NumPy и TensorFlow, в ваши симуляции.Хотя PyBullet похожа на проприетарное программное обеспечение для моделирования физики MuJoCo, она бесплатна и проста в установке, поэтому она является отличным выбором для тех, кто хочет экспериментировать с симуляцией и робототехникой. Это руководство предназначено как введение для тех, кто хочет создавать тренировочные образы, но официальное краткое руководство по PyBullet можно найти здесь. Обратите внимание, что в этом руководстве предполагается, что вы используете версию Python ≥3.6 (если вы используете более старую версию, попробуйте создать виртуальную среду для этого руководства).

Перво-наперво, мы установим PyBullet в нашу среду Python.

 pip install numpy 
pip install pybullet

Обратите внимание, что сначала установка NumPy необязательна, но рекомендуется при рендеринге изображений из-за накладных расходов при копировании буферов изображений между C / C ++ и Python.

Теперь, когда у вас все успешно установлено, давайте погрузимся прямо в сеанс PyBullet. PyBullet опирается на модель клиент-сервер, где ваш сеанс Python отправляет и получает данные с сервера моделирования.Существует в основном два типа серверов: ПРЯМОЙ и GUI. Как следует из названия, GUI позволяет вам увидеть физическое моделирование в GUI. DIRECT полезен для рендеринга без головы и может использоваться для эффективного рендеринга без графического процессора. ПРЯМОЙ будет режим выбора, когда мы будем готовы визуализировать тысячи изображений в качестве обучающих данных, но сейчас мы выберем GUI. Давайте начнем с инициализации сервера PyBullet. Начните с запуска интерактивного сеанса Python, а затем введите следующее:

 import pybullet as pb 
PhysicsClient = pb.connect (pb.GUI)

Этот шаг необходим, так как он создает экземпляр симуляции мира, с которой вы будете работать. Переменная PhysicsClient содержит уникальный идентификатор для этого сервера. Это позволяет в PyBullet запускать несколько серверов, даже на нескольких машинах, и управлять ими из одного скрипта, отслеживая эти идентификаторы. Многие сущности в PyBullet аналогично именуются их идентификаторами, включая объекты, коллайдеры и текстуры.

Теперь вы должны увидеть всплывающее окно симуляции.Замечательно! Это означает, что ваша симуляция работает. Вы должны увидеть первичный видовой экран с дополнительными окнами для RGB, глубины и данных сегментации. Мир должен быть совершенно пустым. Давайте сначала создадим плоскость для нашего моделирования. Этот самолет поставляется с пакетом pybullet_data и может быть легко загружен в любую симуляцию.

 import pybullet_data 
pb.setAdditionalSearchPath (pybullet_data.getDataPath ())
planeId = pb.loadURDF (‘plane.urdf’)

Это делает несколько вещей.Во-первых, он загружает другой модуль с именем pybullet_data , который содержит URDF-заполнители для многих полезных вещей. Это добавляется к пути, так что когда мы наконец вызываем loadURDF , он знает, где найти «plane.urdf» и загружает его в нашу сцену. Теперь у нас должен быть самолет, который охватывает нашу сцену.

Наиболее поддерживаемые форматы файлов в PyBullet - это URDF, SDF и MJCF. Эти форматы очень легко загружать и настраивать и имеют свои собственные специализированные функции загрузки. Однако многие из 3D-моделей, которые мы находим в Интернете, представлены в простом и популярном формате файла Wavefront OBJ.Их можно загрузить, но для этого нужно знать немного больше о гайках и болтах моделей в PyBullet, поэтому мы покушаем пулю и научимся загружать наши собственные модели с файлами OBJ.

Мы будем использовать набор процедурно сгенерированных объектов для задач моделирования. Этот набор состоит из 1000 файлов OBJ, которые включают соответствующие коллайдеры, материалы и версии URDF. Загрузите их здесь и распакуйте в папку random_urdfs в папке вашего проекта.

Каждый типичный 3D-объект в физическом моделировании состоит из визуальной сетки для описания того, как выглядит объект, и сетки коллайдера, которая описывает физические размеры объекта и как он будет взаимодействовать с миром, например, как он сталкивается. с другими физическими объектами.Сетки коллайдеров или просто коллайдеры, как правило, представляют собой упрощенные представления нашей визуальной сетки, которые в вычислительном отношении намного дешевле вычислять столкновения. Совместное использование двух типов сеток позволяет эффективно выполнять наши физические симуляции, оставаясь при этом визуально привлекательными.

visualShape

Начнем с загрузки визуальной формы объекта с помощью функции createVisualShape . Мы можем начать с объекта из нашего процедурно сгенерированного набора данных объектов.

 visualShapeId = pb.createVisualShape (
shapeType = pb.GEOM_MESH,
fileName = 'random_urdfs / 000 / 000.obj',
rgbaColor = None,
meshScale = [0,1, 0,1, 0,1])
первый параметр первый параметр shapeType сообщает PyBullet, какую форму мы загружаем. К ним относятся сферы, коробки, цилиндры, плоскости, капсулы и сетки. В нашем случае мы хотим загрузить собственную сетку, описанную в нашем файле OBJ. Вы также можете описать цвет RGB (в виде списка длиной 4, описывающего красный, зеленый, синий и альфа-каналы), который мы здесь установили как , а не как .Мы заменим текстуру объекта позже. Наконец, файлы OBJ по сути не имеют единиц измерения, поэтому нам может потребоваться указать масштаб сетки, чтобы наш объект не был слишком большим или слишком маленьким.

collisionShape

Теперь у нас есть визуальная форма для ссылки на наш объект, но нет физической формы. Давайте загрузим это, используя функцию createCollisionShape .

 collisionShapeId = pb.createCollisionShape (
shapeType = pb.GEOM_MESH,
fileName = 'random_urdfs / 000 / 000_coll.obj ',
meshScale = [0,1, 0,1, 0,1])

Аналогично функции createVisualShape , нам нужно указать, что мы хотим использовать сетку с использованием shapeType и где искать данные сетки с fileName . Мы можем и должны также указать масштаб сетки, чтобы коллайдер имел ту же форму, что и визуальная форма.

multiBody

На данный момент у нас есть ссылки на визуальную форму и коллайдер, но они не связаны, и у нас еще нет объекта.Вот где приходит createMultiBody . Эта функция объединяет эти два элемента и создает экземпляр объекта.

 multiBodyId = pb.createMultiBody (
baseMass = 1.0,
baseCollisionShapeIndex = collisionShapeId,
baseVisualShapeIndex = visualShapeId,
basePosition = [0, 0, 1],
baseOrientation 0 0) (0) (0) (0) (0) (0) (0)) (0).

Мы передаем идентификаторы нашего коллайдера и визуальные фигуры createMultiBody для создания нового объекта. Этому объекту нужны позиции , и , ориентация , чтобы знать, где разместить его в физическом мире, и масса , , чтобы знать, как он должен взаимодействовать с другими объектами.Установите позицию со списком длины 3 из координат x, y, z . Для простоты мы установили массу на 1,0 сейчас.

Ориентация немного сложнее и требует, чтобы мы указали ее в списке длины 4 из кватернионов . Кватернионы представляют собой полезное четырехмерное представление для вращения в трехмерных пространствах, которые критически используются в программах для компьютерной графики, таких как Blender, Maya и Unity, чтобы избежать артефактов вращения, таких как карданный замок . PyBullet имеет удобную функцию getQuaternionFromEuler , которая позволяет нам описывать вращение в поворотах вокруг осей x, y и z, которые людям легче визуализировать и понять.Это представление вращения называется углов Эйлера.

Примечание. Если вы получаете сообщение типа «Неподдерживаемый формат изображения текстуры [random_urdfs / 000 / 000.png]», то игнорируйте его. В любом случае мы переопределим текстуру по умолчанию на следующем шаге.

Удачи! Мы создали физический объект и поместили его в наш мир. Напомним из ранее, что мы хотим рандомизировать , появление и , динамику наших 3D моделей. Давайте начнем с внешнего вида, загрузим и извлечем набор данных «Описываемые текстуры» здесь.Он содержит тысячи изображений, состоящих из 47 категорий текстур. Распакуйте их в папку с именем «dtd». Давайте выберем одну из этих текстур случайным образом и применим ее к нашей модели.

 import os, glob, randomtexture_paths = glob.glob (os.path.join ('dtd', '**', '* .jpg'), recursive = True) 
random_texture_path = texture_paths [random.randint (0, len (texture_paths) - 1)]
textureId = pb.loadTexture (random_texture_path)
pb.changeVisualShape (multiBodyId, -1, textureUniqueId = textureId)

Этот фрагмент рекурсивно получает список путей ко всем текстурам в папке d С расширением.JPG »и случайные образцы одного. Затем он передает его в функцию loadTexture для загрузки текстуры и создания идентификатора. Затем он использует функцию changeVisualShape , чтобы применить текстуру с textureId к объекту с multiBodyId. Теперь к вашему объекту должна быть применена текстура. Вы также можете применить этот же метод, чтобы прикрепить текстуру к плоскости, если хотите.

Обратите внимание, что -1 необходим для обязательного параметра jointIndex , для которого указывает ссылку , к которой вы хотите применить текстуру.Ссылки полезны для создания объектов с иерархиями движущихся частей, таких как роботы с множеством соединений. Это важная концепция в PyBullet, но она выходит за рамки этого учебного пособия, поэтому мы предоставляем значение «-1», чтобы указать его применять его к базовому объекту, а не к какой-либо ссылке.

Пока что мы создали нашу симуляцию, но ничего не движется. Есть несколько причин для этого. Прежде всего, мы не применяли гравитацию к сцене, поэтому наш объект плавает в пространстве. Давайте сделаем это очень быстро.

 pb.setGravity (0, 0, -9.8) 

Применяет отрицательное ускорение -9,8 м / с² к нашим объектам в сцене, как мы видим на поверхности планеты Земля. Тем не менее, ваш объект все еще не падает, как вы ожидаете. Это потому, что симуляция не идет.

Существует два способа пошагового выполнения моделирования: вручную вызвать stepSimulation для продолжения моделирования с помощью одного временного шага или вызвать setRealTimeSimulation для рендеринга в реальном времени.В демонстрационных целях мы будем использовать последнее, но вы, вероятно, захотите использовать stepSimulation , как только мы начнем рендерить пакеты объектов в цикле.

 pb.setRealTimeSimulation (1) 

Установите «1» для включения или «0» для отключения. Теперь ваш объект должен упасть и упасть на землю. Кстати, шаг по умолчанию составляет 1/240 секунд, но при желании вы можете изменить это значение по умолчанию, используя функцию setTimeStep .

Теперь у нас есть метод для загрузки плоскости, размещения файла OBJ на нашей плоскости, применения текстуры к объекту и рендеринга сцены.Последний кусок головоломки - это рендеринг изображения нашего объекта. По сути, мы хотим разместить виртуальную камеру над нашим объектом, направить ее вниз на наш объект и сделать снимок.

Если мы хотим решить задачу классификации или сегментации, PyBullet делает фотосъемку нашего моделирования довольно простой с помощью функции getCameraImage , которая одновременно отображает изображение RGB, маску сегментации и буфер глубины. Тем не менее, нам нужно сначала указать внешние свойства и нашей камеры , этот процесс немного сложнее, чем может показаться.

Внешние свойства камеры в основном описывают ее положение в мире, например ее ориентацию и положение. Собственные свойства камеры описывают свойства самой камеры, такие как поле зрения (FOV) и соотношение сторон ее датчика (например, 4: 3, 16: 9 и т. Д.). В PyBullet мы описываем эти свойства с помощью матрицы представления и матрицы проекции соответственно. Краткое руководство по PyBullet содержит ссылки на отличный ресурс, чтобы узнать больше о внешних и внутренних свойствах камеры и их соответствующих матрицах.

viewMatrix

Матрица вида камеры представляет собой сложную матрицу 4x4, но в простейшем смысле она описывает, где находится камера и в каком направлении она указывает. Есть несколько полезных вспомогательных функций для создания этой матрицы путем более точного определения положения и поворота. Функция computeViewMatrix может создать эту матрицу в обмен на три вектора.

 viewMatrix = pb.computeViewMatrix (
cameraEyePosition = [0, 0, 3],
cameraTargetPosition = [0, 0, 0],
cameraUpVector = [0, 1, 0])

Как следует из названия, cameraEyePosition описывает физическое местоположение камеры в координатах x , y и z .Мы разместим его на 3 единицы прямо над плоскостью, с центром над нашим объектом. Далее мы опишем точку, с которой мы хотим, чтобы камера столкнулась с cameraTargetPosition . Мы хотим, чтобы он смотрел прямо на наш объект, поэтому мы указываем на источник. Наконец, нам нужно описать ориентацию камеры. Мы делаем это с cameraUpVector , который является вектором, который указывает на вершину нашей камеры. Мы указываем это вдоль оси и . Теперь наша камера должна быть направлена ​​прямо вниз, чтобы плоскость изображения, которую она отображала, была совершенно параллельна плоскости, которую мы создали.

projectionMatrix

Матрица проекции, как и матрица вида, может быть создана с использованием нескольких вспомогательных функций. В этом случае функция computeProjectionMatrixFOV описывает внутренние свойства нашей камеры простейшим и наиболее подходящим способом для нашего варианта использования.

 projectionMatrix = pb.computeProjectionMatrixFOV (
fov = 45,0,
аспект = 1,0,
nearVal = 0,1,
farVal = 3,1)

Параметр fov указывает поле зрения камеры в градусах.Он описывает, насколько «широкое» поле зрения камеры и в принципе похоже на фокусное расстояние реальной камеры. Параметр аспекта Параметр описывает соотношение сторон камеры, для простоты которого мы установили здесь значение 1,0. Параметры nearVal и farVal описывают минимальное и максимальное расстояние, соответственно, на котором камера будет отображать объекты. Поскольку наша камера находится на 3 единицы выше плоскости, мы установили farVal на 3.1, чтобы просто включить эту плоскость. Эти параметры определены в документации OpenGL, и вы можете прочитать больше о них здесь.

getCameraImage

Мы описали свойства нашей камеры и теперь готовы визуализировать некоторые изображения. Давайте сделаем это с getCameraImage .

Эта функция возвращает три буфера изображения: rgbImg, deepImg и segImg. rgbImg - это изображение в формате uint8 с красными, зелеными, синими и альфа-каналами изображения камеры. deepImg - это изображение в градациях серого с плавающей точкой, которое описывает расстояние отдельных визуализированных пикселей от камеры. Его можно использовать для моделирования поля обзора реального датчика глубины, такого как Microsoft Kinect.Наконец, segImg является маской сегментации изображения, где каждый пиксель содержит уникальные целые числа с идентификаторами объекта. Они имеют неоценимое значение для обучения алгоритмов сегментации для роботов-агентов, таких как рука робота, которая должна идентифицировать объекты для сортировки в соответствующие контейнеры, или для машины без водителя, которая хочет идентифицировать пешеходов, дорожные знаки и дороги.

 ширина, высота, rgbImg, deepImg, segImg = pb.getCameraImage (
ширина = 224,
высота = 224,
viewMatrix = viewMatrix,
projectionMatrix = projectionMatrix)
.
Фермент, как имитировать комбинации клавиш? [ALT + S] Переполнение стека
  1. Товары
  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека Публичные вопросы и ответы
  2. Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
  3. предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
  4. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  5. Талант Нанимать технический талант
  6. реклама Связаться с разработчиками по всему миру
,
Курс 2. Структура данных. Часть 2. Приоритетные очереди и непересекающиеся множества | Phat Le

Если мы когда-нибудь захотим узнать, как работает фоновая работа, самый быстрый способ найти k наименьших элементов в массиве, как слияние таблиц в базе данных работает за кулисами, продолжайте читать. Потому что в этой статье мы обсудим приоритетные очереди и непересекающиеся множества. Обе структуры данных прекрасны для решения этих проблем. В конце концов, мы решим эти проблемы выше. Приятного чтения!

Очередь приоритетов - это Очередь, в которой каждому элементу назначается приоритет, а элементы располагаются в порядке приоритета.Типичным случаем приоритетной очереди является планирование заданий. Каждое задание имеет приоритет, и мы обрабатываем задания в порядке уменьшения приоритета. Пока текущая работа обрабатывается и могут появиться новые работы.

Приоритетная очередь имеет несколько основных операций:

  • Вставить (p) : добавляет новый элемент с приоритетом p.
  • ExtractMax () : извлекает элементы с максимальным приоритетом.
  • ChangePriority (it, p) : изменяет приоритет элемента, указанного на , на , до p .

Приоритетная очередь используется во многих алгоритмах:

  • Алгоритм Дейкстры: поиск кратчайшего пути в графе.
  • Алгоритмы Прима: построение минимального остовного дерева графа.
  • Алгоритм Хаффмана: построение оптимального кодирования строки без префиксов.
  • Сортировка кучи: сортировка заданной последовательности.

Вы можете реализовать приоритет с несортированным / отсортированным массивом или списком, но у каждого из них есть компромисс:

Но используя двоичную кучу, мы можем выполнить Insert с O (logn) и ExtractMax с O (logn) ,

Двоичная куча имеет 2 типа: двоичная минимальная куча и двоичная максимальная куча. В этой статье мы поговорим о двоичной max-heap. С другой стороны, двоичная min-heap имеет тот же способ реализации.

Двоичная максимальная куча - это двоичное дерево (каждый узел имеет ноль, одного или двух дочерних элементов), где значение каждого узла равно как минимум значениям его дочерних элементов.

Как видите, каждый дочерний узел имеет значение не больше, чем родительский узел. Корневой узел имеет наибольшее значение.

Не макс-куча.Некоторые дети больше родителей.

Max-Heap имеет несколько основных операций:

  • GetMax : просто верните корневое значение. Стоимость O (1).
  • Вставка : Мы прикрепим новый узел к любому листу. Если он нарушает свойство кучи, мы будем пузырить (называемый SiftUp ) новый узел, пока свойство кучи не будет удовлетворено. O (высота дерева)

Как вы видите, мы присоединяем новый узел 32 к узлу 7 и добавляем его к узлу 29.

  • ExtractMax : корневой узел R - это максимальное значение max-heap.Чтобы выскочить корневой узел, мы просто поменяем корневой узел R на любой конечный узел A и удалим узел R. Это может нарушить свойство кучи. Мы сделаем операцию SiftDown . В качестве родительского узла A нам нужно SiftDown для дочерних элементов B и C, мы выберем максимальное значение дочерних элементов B и C и поменяем его на узел A. Мы будем SiftDown до тех пор, пока не будет удовлетворено свойство кучи.

Сначала мы меняем корневой узел 42 и случайный конечный узел 12 и удаляем узел 42. Теперь нарушена максимальная куча, нам нужно просеять узел 12 от имени root до дочерних.На последнем шаге у нас есть узел 29 - корневой узел.

  • ChangePriority : Нам нужно изменить приоритет узла. В зависимости от значения нового приоритета мы сделаем SiftDown или SiftUp, чтобы квалифицировать свойство кучи.
  • Удалить : удалить узел А. Мы делаем это в 2 этапа:

Шаг 1: Сделайте так, чтобы значение узла А стало наибольшим (бесконечность). Мы выполним операцию SiftUp , чтобы узел А стал корневым узлом.

Шаг 2: Мы выполняем операцию ExtractMax , которая описана выше.

Мы знаем, как работает куча, нам нужно найти способ построить кучу. Чтобы построить кучу и сохранить бинарное дерево кучи, нам нужно заполнить новый узел слева направо на последнем уровне. Это называется полное двоичное дерево . Формально:

Двоичное дерево завершено, если заполнены все его уровни, кроме, возможно, последнего, который заполняется слева направо. Таким образом, высота полного двоичного дерева с n узлами не превышает O (logn).

Полное двоичное дерево имеет элементы, заполненные слева направо, поэтому мы можем хранить дерево в виде массива, где

Поскольку мы храним в виде массива, каждая выполняемая операция должна поддерживать дерево завершенным.

Псевдокод max-heap

 # мы храним элементы в массиве Hdef parent (i): 
return i / 2def left_child (i):
return 2idef right_child (i):
return 2i + 1def sift_up (i):
в то время как i> 1 и H [parent (i)] swap H [parent (i)] и H [i]
i <- parent (i) def sift_down (i):
maxIndex <- i
left <- left_child (i)
, если left <= размер и H [left]> H [maxIndex]:
maxIndex <- left
right <- right_child (i)
, если right <= размер и H [right] > H [maxIndex]:
maxIndex <- вправо
, если i! = MaxIndex:
поменять местами H [i] и H [maxIndex]
SiftDown (maxIndex) def insert (p):
, если size = maxSize:
вернуть ОШИБКУ
размер <- размер + 1
H [размер] <- p
SiftUp (размер) def extract_max ():
результат <- H [1]
H [1] <- H [размер]
размер <- размер - 1
SiftDown (1)
возвращать resultdef удалить (i):
H [i] = ∞
sift_up (i)
extract_max () def change_priority (i, p):
oldp <- H [i]
H [i] <- p
, если p> oldp:
sift_up (i)
else:
sift_down (i)

Возвращаясь к проблеме сортировки, мы наблюдаем, что корневой узел максимальной кучи является максимальным значением.Что если мы сделаем ExtractMax () и поместим в другой массив, результат будет отсортирован по уменьшенному массиву. Это фундамент выбора. Это стоит O (nlogn).

 def heap_sort_selection_sort (A [1 ... n]): 
создать пустую очередь приоритетов
для i от 1 до n:
Вставить (A [i]) # Операция вставки для построения max-heap.
для i от n до 1:
A [i] <- ExtractMax ()

По сути, мы можем улучшить алгоритм сортировки кучи, в котором не используется дополнительный массив, это алгоритм сортировки кучи на месте ,Для данного массива

 A = [4, 1, 3, 2, 16, 9, 10, 14, 8, 7] 

Мы представим этот массив A в виде кучи:

Теперь нам нужно восстановить все узлы, чтобы удовлетворить свойство макс-кучи. Мы можем начать восстанавливать узлы во всех поддеревьях глубины 1 (глубина 0 - это все листья). Узел с глубины 1 - от n / 2 до 1

 def build_heap (A [1 ... n]): размер 
<- n
для i от n / 2 до 1:
SiftDown (i)

Начнем с родительского узла 5, 4, 3, 2, 1 ([16, 2, 3, 1, 4]).На каждом шаге мы выполняем операций SiftDown . Наконец, мы можем иметь максимальную кучу (f).

Чтобы отсортировать максимальную кучу, мы просто меняем узлы A [1] и A [размер], удаляем A [размер] и SiftDown (1).

 def heap_sort (A [1 ... n]): 
повторений (n-1) раз:
замена A [1] и A [размер]
размер <- размер - 1
SiftDown (1)

данные массив A [1… n] и 1 ≤ k ≤ n. Выведите последние k элементов отсортированной версии A.

С помощью сортировки кучи мы легко решаем эту проблему:

 def частичное_сортировка (A [1...n], k): 
build_heap (A)
для i от 1 до k:
extract_max ()

Время работы: O (n + klogn). Для небольшого числа k = O (n / logn) стоимость будет O (n). Действительно впечатляет.

Несвязные множества имеют много применений, одно из которых - определение связанных компонентов неориентированного графа.

Структура данных по непересекающемуся набору поддерживает коллекцию S1, S2,…, Sk из непересекающегося динамического набора. Каждый набор мы представляем в виде корневого дерева.

Мы можем сохранить эти наборы (корневые деревья), используя массив, значение которого A [i] является родителем узла i или узла i, если он является корнем.

Несвязанный набор выполняет несколько основных операций:

  • MakeSet (i) : Создать набор, содержащий только один i: {i}.
 def make_set (i): 
parent [i] <- i
  • Find (i) : найти i в наборе, вернуть корневой индекс
 def find (i): 
, а i! = parent [i]:
i <- parent [i]
return i
  • Union (S1, S2) : объединить 2 корневых дерева. Это самая важная операция непересекающегося множества.

У нас есть 2 корневых дерева, и мы хотим объединить эти деревья.Обычно у нас есть 2 способа сделать это:

Хороший - тот, у кого рост ниже. Как мы узнаем, как выбрать корневой узел для объединения?

Чтобы ответить на этот вопрос, нам просто нужно использовать ранг в качестве высоты, чтобы выбрать окончательный корень. Другими словами, мы просто вешаем более короткий под корень более высокого. Чтобы избежать повторного вычисления ранга (высоты) каждый раз при выполнении операции объединения, нам нужно сохранить высоту каждого поддерева в массиве rank [1… n] , где rank [i] - высота поддерева, корень которого равен я.

Мы меняем наши реализации операций непересекающихся множеств:

 def make_set (i): 
parent [i] <- i
rank [i] <- 0def find (i):
, в то время как i! = Parent [i]:
i <- родительский [i]
возвращать объединение idef (i, j):
i_id <- найти (i)
j_id <- найти (j)
если i_id == j_id:
вернуть
если ранг [i_id]> rank [j_id]:
parent [j_id] <- i_id
else:
parent [i_id] <- j_id
, если rank [
.

Смотрите также

Проектирование
БЕСПЛАТНО-
при заказе сруба!

Оставить
заявку

Каталог
ПСК АЗАМАТ