一、圆锥投影算法？

先在主视图中求取圆锥顶点（红色辅助线）；

从锥顶做绿色的辅助线,左视图和俯视图已经把对应的线用绿色表示,可以直接用三等关系画出来；

紫色线也可以直接高平齐画出来；

以上几步已经把水平截交面求出来：俯视图是圆的一部分,左视图是个两水平直线+双曲线（你画的时候可以手绘吧）；斜顶是个椭圆的一部分.

用素线法比较简单,或者用椭圆模板画,更快些

二、中心投影算法？

中心投影法的射线不是互相平行的，而是从中心向四周的散射

三、3d全息投影需要屏幕吗？

不需要，简单来说真正的全息投影不需要任何特殊介质就能在上方的空气里显示出影像，从任何角度观看都不会影响清晰度，而且人能从画面中走过去。

四、3D投影对屏幕有什么要求？

1、3D投影对屏幕的要求不大，只要尺寸够大才能显示足够的效果，一般有平面和球幕之分，光学性能材料越好的，视觉自然就越好。 2、3D投影主要取决于3D投影投影机和播放设备。

五、3d跨度算法？

福彩3d就是从000到999的一千个数字里面随机抽取一个数字作为开奖号码，玩法简单，中奖概率比较高，所以喜欢玩3d的彩民很多。玩3d的彩民选号方法各不相同，有人喜欢看跨度，有人喜欢看和值。跨度就是3d号码中最大数与最小数的差。比如293这注号码跨度就是9-2=7，也就是这个号码的跨度为7。

六、3d建模算法？

1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法)

　　2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具)

　　3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现)

　　4、图论算法(这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备)

　　5、动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中)

　　6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用)

　　7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具)

　　8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)

　　9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)

　　10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理)

七、什么是变量投影算法？

如果积分区域的边界曲线中的z可以容易地用x,y表示,就把区域投影到xoy平面,x,y易于用另外两个变量表示时同理

投影区域只要直观判断就可以了,不一定要进行计算得出

八、3d投影算投影吗？

算。

3D是three-dimensional的缩写，就是三维图形。而3D技术就是虚拟三维的技术，通过利用计算机的运算达到视觉、听觉等方面立体效果的一种技术。在电影中实现3D技效果就是利用双眼立体视觉原理，使观众能从银幕上获得三维空间感视觉影像的电影。

简而言之，3D技术使用两个互相重叠的图像来增加观看者的深度感。一幅图像作用用于右眼，另一幅图像用于左眼。节目以一种专门的摄像机拍摄，这种摄像机有左右分开的两个镜头，很像你的眼睛看到两副具有些区别的图像的那种方式。这就产生了深度感，使得图像仿佛由屏幕表面向后方延伸，有时又仿佛从屏幕往观众方向伸出去。

3D投影技术是利用高流明投影机将影像投射在建筑体表面，一般用多台投影机拼接画面组成炫目而有立体感的3D效果画面！

九、3D全息投影已经实现了吗？

吹嘘了70年，全息影像为何一直不能普及?

总是有人抱有这样的幻想。在未来，人类可以完全抛弃电视、电脑、手机这些带有屏幕的显示产品。就像在各种各样的科幻、谍战大片中，用手一挥，巨大的显示屏上多页图表或者照片直接出现在面前，无需触碰屏幕，用手一挥，屏幕上的内容自然切换。甚至能够让不同时空的人面对面进行交谈，这些都被统称为全息影像技术。

全息影像技术其实早就已经出现了，而且目前已经开始被广泛应用起来，比如说几年前周杰伦演唱会中与已故传奇歌星-邓丽君上演的隔空对唱，当时演唱会中布设了3D全息投影设备，并且经过了精密的调教最后呈现出了仿佛真实存在的邓丽君。还有那个唱甩葱歌的虚拟歌手初音未来演唱会。奥运会、春晚等大型舞台类节目中全息影像技术也频频亮相。

当我们在各种科幻电影中看到的场面活生生地出现在眼前时，全世界就开始为这些黑科技疯狂点赞，被这些梦幻般的虚拟现实所震撼，但是它们都有一些共通的缺陷：场景固定且在展现时都处于黑暗的环境之中，这就与钢铁侠中托尼·斯塔克利用全息技术在大灯照耀的办公室下操作相差甚远。上文提到的一些已经实现的全息影像技术，其中有些并不能完全称之为全息技术，甚至说它们都是“假全息”都不为过。

全息影像这项技术确实已经出现了七十年之久。1947年，英国匈牙利裔物理学家丹尼斯·盖伯，全息投影的发明是盖伯在英国BTH公司研究增强电子显微镜性能手段时的偶然发现，他因此项工作获得了1971年的诺贝尔物理学奖。这项技术从发明开始就一直应用于电子显微技术中，在这个领域中被称为电子全息投影技术。

真正的全息影像技术是指通过相干光（激光就是其中一种）干涉原理记录和查看图像，当合适地将其呈现时，便可以精确地再现被记录物体的三维外观。是一种记录被摄物体反射（或透射）光波中全部信息（振幅、相位）的照相技术，而物体反射或者透射的光线可以通过记录胶片完全重建，仿佛物体就在那里一样。通过不同的方位和角度观察照片，可以看到被拍摄的物体的不同的角度，因此记录得到的像可以使人产生立体视觉。

简单讲，真正的全息影像可以说是不同过任何介质，从地平线上的空气中就能显示出来影像，而且观看角度可以随意变换，体验者能够从三维立体的画面之中穿梭自如。目前我们看到的一些令人震撼的场景，比如说上文中提到的周杰伦演唱会、初音未来虚拟歌手等等其实并不是真正的全息技术

目前世界上还没有直接通过空气不通过其他介质呈现的技术并没有出现，甚至连相关理论都没有形成。目前，绝大多数我们看到的舞台表演中运用的所谓全息技术，都是“佩珀尔幻象”或是投影，不应该被称为全息。周杰伦与邓丽君隔空对唱这种技术，邓丽君的三维立体图像是事先使用计算机技术制成的，然后，通过投影将影片在舞台上的全息投影膜上播放。而巨大全息膜呈45度角放置在舞台上，通过地面的投影折射上去。这种全息膜具有一半透光，一半反光的特点，呈半透明状，在保持清晰图像的同时，产生逼真的空间效果。

这种假全息影像自己在家就能做，步骤非常简单，首先准备直尺、剪刀、圆规、胶水（或透明胶带）。材料：普通透明塑料薄膜（不能太软）、一张草稿纸。当然要有一台能够播放视频的设备，比如说手机或者平板。注意事项：等腰三角形的顶角为70.2度，“底边等于屏幕的宽度”这个不需要太标准，只要不比播放的视频宽度小就可以。制作流程： 步骤一：确定屏幕的宽度，用尺子量下。我的手机4.9cm 步骤二：在草稿纸上画以等腰三角形的腰长为半径画圆，在圆上任意一点为圆心，半径为等腰三角形的底边（即屏幕宽度） 步骤三：将塑料薄膜覆盖在所画的圆上，在三角形的顶点处扎孔以作标记。用刀切割下四个连在一起的等腰三角形。 步骤四：将边沿两边用胶水或胶带连在一起，呈金字塔状。操作：下载一段3D全息视频或者图片，将手机打开后水平放到金字塔上，屏幕中心对应塔尖，尽量挨着。并且周围的环境最好是暗场灯光不要太亮，水平直视金字塔一面，这样一段全息影像就被投射出来了。

科幻电影里那种打开一个类似手表的装置就能凭空产生一个与实物大小相符，不受光线影响，并且在任何角度都能完美呈现的虚拟景象，估计未来数年内都不会出现。因为没有介质的话光是不会发生折射的，也就意味这这种技术在空气中中就能够转折。目前最接近的技术是美国麻省理工学院研究生Chad Dyne发明的空气投影和交互技术，影像可以在气流形成的介质中投射出具有交互功能的图像。

上文中的“佩珀尔幻象”技术在消费级市场普及的难度依然巨大。由于造价昂贵加上环境要求较为严苛，继续拿周杰伦的隔空对唱为例，周杰伦与45名特效师组成的团队奋战了2个多月，怒砸一亿新台币，才成功将邓丽君“复活”。另外这项技术在环境上也有着相当大的限制。为了保证投射质量，投影设备工作时周围都不能出现强光源。这也就是为什么目前全息投影设备只有在大型演唱会或者大型发布会中才会应用，在消费级市场一直无法得到普及的原因。

目前市场上VR、AR等扩展现实技术火热发展，让我们或多或少体验到什么是使人眼产生和实际环境完全感觉一样的视觉效果。随着全息投影技术的不断发展，未来的应用会越来越广泛也越来越完善。

十、3d模型分割算法？

3D模型分割算法是一种用于将三维模型划分为子部分的计算机视觉技术。

常用的算法包括基于深度学习的语义分割和实例分割，以及传统的几何分割。深度学习算法（如U-Net、Mask R-CNN）在训练过程中能够学习语义信息，适用于复杂场景和变形模型。几何分割算法（如分水岭算法）基于模型的几何结构，适合简单几何模型。算法的选择取决于应用场景、模型复杂度和可用数据，综合考虑各种算法能够提高分割准确度和效率。

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