高等数学函数应该怎么学才好
高等数学函数应该怎么学才好
一说到数学很多同学就头疼了，更何况是高等数学，但是也不乏学习它的人。所以，以下是学习啦小编分享给大家的高等数学函数的学习方法的资料，希望可以帮到你!
高等数学函数的学习方法一
图形学
图形学的目标是创造一个真实的三维场景供你在里面漫游，它是所有三维游戏的基础。它的原理很简单，在一个空间里放上三角形、箱子、机器人或云，摆好摄像头，放置光源，然后计算摄像头应该看到什么，把结果显示在电脑屏幕上。不仅是静态的成像，动态的物理过程也可以实现，比如雾、碰撞、重力等等。
1.1 三维漫游
你可以用OpenGL和C++轻松实现一个三维漫游程序(流畅性优先)，然后不断往里面添加各种模型(球体、三角面片几何体、飞机)和属性(遮挡、抗锯齿、透明、玻璃、爆炸)，最终把你的漫游程序变成一个精美的实时游戏。
1.2 光线追踪器
可以着重研究光线是如何照射和成像的(精美性优先)，实现各种相机(双目、鱼眼、弱投影)，材质(金属、玻璃)，光源类型(点光源、方向光源、区域光源)以及光照模型(BRDF、路径追踪)，最终你想画啥都能画得惟妙惟肖。光线追踪器的渲染速度很慢，程序要追踪海量光线的反射和折射分量，比如下方的钻石图案需要运行5分钟才能画完。虽然不能实时移动和旋转相机，但是渲染的结果极其逼真。
1.3 基于GPU的加速渲染
当然，你也可以兼顾渲染质量和动画帧速，这个时候就需要使用更强大的计算资源，可以并行计算的GPU是不二的选择。看看CUDA的代码，你可以做一个体渲染模块来实时观察CT图像，卖给医学图像处理公司(也许)能赚大钱。
高等数学函数的学习方法二
图像处理
很多图像应用都需要对图像进行必要地预处理，如去噪、融合、分割、去雾、去模糊、视频去抖动等等，这个领域非常广泛，有大量模型和理论支撑。各位常用的Photoshop和美图秀秀里面成百上千的滤镜，可以说每一个背后都有一个数学模型。下面举一个例子。
2.1 分割
有一种简单的分割算法叫Superpixel，它可以把一幅图像分割成好多个小块，保证每一个小块中颜色都差不多。当然，还有其他许多分割算法，Superpixel的好处是简单，并且很容易推广到三维空间。
2.2 医学图像处理
经过分割后，图像被过度分割成了很多小块，这时就可以用模式识别的算法把属于同一类的小块们再合在一起。利用分割+分类的算法，可以把三维CT图像中的骨头全自动剔除。
高等数学函数的学习方法三
计算机视觉
计算机视觉的目标是理解摄像机拍摄的图像，它的研究范围极其广泛，比如人脸识别、文字识别、目标追踪等等。在此介绍这一领域几个重要的方向。
大家都知道图像是二维的，而真实世界是三维的，上面介绍的图形学的原理是预先建一个三维场景然后研究摄像头看到的图像是什么样子，计算机视觉的野心则大得多：给你几幅二维图像，还原三维场景是什么。
3.1 一幅图像与测量
拿到一幅图像，可以获得平行关系，测量图像中不同物体的长度比值。
3.2 两幅图像与双目视觉
拿到两幅在不同位置拍摄的同一场景的图像，就可以恢复出场景。
3.3 多幅图像与三维重建
计算机视觉在这二十年最激动人心的成果之一就是完成了从多幅图像序列重建三维场景的研究，从数学上和编程实现上解决了这一从二维重建三维的过程。试想你拿着摄像机在街上绕一圈，像CS地图那样的三维游戏场景就实时重建出来是多么激动人心啊。
三维重建更具体的定义是：通过同一场景的多幅图像，恢复出每一幅图像拍摄时相机的位置和姿态，以及每一幅图像上的每一个点在三维空间中的位置。
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