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基于HTML5实现的Heatmap热图3D应用

Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。...，主要基于Cavans和WebGL这两种HTML5的2D和3D技术的应用，先上最终例子实现的界面效果和操作视频： 实现Heatmap的开源js库比较出名的就是 heatmapjs ，该框架发展了2年多...回到我们要实现的例子，我将采用heatmapjs在内存中实时运算出热图，结合hightopo的HT for Web的3D引擎，以一堆节点连线关系的3D的网络拓扑图，其中节点代表热源，其越接近地面则地面温度越高..._renderer.canvas);将热图的canvas注册成HT的图片，而floor的地板图元绑定了注册的’hm-bottom’图片，这样就实现了内存绘制canvas，然后通过HT for Web的3D...整个实现代码如下不到百行，你也可以采用https://github.com/pyalot/webgl-heatmap 的WebGL方式来实现，这样就是3D到2D再到3D的有趣过程，这就是HTML5技术可无缝融合各种方案的魅力

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    基于HTML5实现的Heatmap热图3D应用

    Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。...，主要基于Cavans和WebGL这两种HTML5的2D和3D技术的应用，先上最终例子实现的界面效果和操作视频。...回到我们要实现的例子，我将采用heatmapjs在内存中实时运算出热图，结合hightopo的HT for Web的3D引擎，以一堆节点连线关系的3D的网络拓扑图，其中节点代表热源，其越接近地面则地面温度越高..._renderer.canvas);将热图的canvas注册成HT的图片，而floor的地板图元绑定了注册的’hm-bottom’图片，这样就实现了内存绘制canvas，然后通过HT for Web的3D...整个实现代码如下不到百行，你也可以采用https://github.com/pyalot/webgl-heatmap 的WebGL方式来实现，这样就是3D到2D再到3D的有趣过程，这就是HTML5技术可无缝融合各种方案的魅力

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    PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

    PCA是降维的一种方法。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...eigen(Gmat) # 计算解释百分比 por = re$values/sum(re$values) # 整理格式 pca_re1 = re$vectors[,1:3] pca_re2 = data.frame...angle=30, box=T,type="p", xlab = xlab, ylab = ylab, zlab = zlab,main = "3D

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    日本中二少年教你用姿势估计把自己变成3D人物，动作实时同步，iOS上也能实现

    ，输出的关节数为24个，热图（Heatmap）为14x14。...2D热图格式是24x14x14，3D的是24x14x14x14。将其作为与热图的坐标偏移值，输出的2D（x，y）变为2x24x14x14，3D（x，y，z）变为3x24x14x14x14。...然后，通过改变关节数和热图大小，找到最大热图。 由于3D是一个相当大的循环，最好再做一些改进，但是由于它现在移动得足够快，保持原样也是可以的。...如果仅用于学习2D模型，其运行速度会接近100fps。 由于这是个3D项目，显示时无法从摄像机看到的部分，判断热图的阈值已降低到几乎为零。...例如，如果手臂正常可见，热图的最大部分为0.5或更高（最大值为1.0）；如果看不到手臂，将得到0.2或0.1的值，阈值降低。 但就结果而言，无论身在何处，系统都可以判断为有人。

    1.4K20

    PyComplexHeatmap进阶教程：用python画热图的【行】【列】注释信息

    今天，给大家详细地介绍一下PyComplexheatmap(https://github.com/DingWB/PyComplexHeatmap) 中annotation的使用方法，也就是如何用python...如何用python画热图上, 下, 左、右不同方向的【行】/【列】注释信息 # 导入示例数据 with open(os.path.join(os.path.dirname(PyComplexHeatmap...此外，在注释文字（比如Bovidae）与热图之间曲线的形状和颜色都会随着文字的旋转角度和颜色一起变化，会自动调整角度，使之与注释文字的角度相匹配。...值得注意的是，「热图与图例之间的间隙是自动调节」的，比如，当row_names_side='right'时，热图右边有了文字，图例就自动往右边挪了，不用我们额外设置。...【行】注释（annotation bar）的高度，可以通过height (mm)参数来设置，比如，在上图的anno_simple中，我们将Family这个bar图的高度设置成了5mm，而Tissue的高度仍然是默认

    1.4K10

    地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

    体素化的点云要么投影到鸟瞰图BEV，Range View（RV）等不同的视图，然后通过2D卷积处理，要么保存在3D坐标中以通过稀疏3D卷积处理 。...它们是关键点热图head，局部偏移head，z轴定位head，3D目标尺寸head和方向head。图1显示了Anchor Free目标检测器的一些细节。 ?...Object localization in BEV 对于热图head和偏移head，预测关键点热图和局部偏移回归图。关键点热图用于查找目标对象中心在BEV中的位置。...其次，它在完善热图目标对象中心的预测方面起着重要作用，尤其是当热图预测错误的中心时。...neck部分用于对特征进行上采样，以确保来自主干不同块的所有输出具有相同的空间大小，以便可以将它们沿一条轴连接在一起。图2显示了主干backbone和neck的详细信息。

    3.7K20

    3D模型学会了「唱、跳、Rap、篮球」，GitHub网友也沉迷「鸡你太美」

    该技术的论文作者是来自苏黎世联邦理工学院、Facebook 和谷歌大脑的团队，相关论文《3D human pose estimation in video with temporal convolutions...在该论文中，研究者提出了一个用于 3D 人体姿态预测的全卷积模型，只需基于 2D 的关键点执行时间卷积，就可以对视频中的人体实现精准的 3D 姿态预测。...具体步骤可以概括为：为没有标签的视频预测 2D 关键点→预测 3D 姿态→将其反向投影到输入的 2D 关键点上。...该架构可以在 2D 关键点上执行时间卷积，以实现精准的视频 3D 姿态预测，如下图 1 所示。 ? 图 1：研究者提出的时间卷积模型以 2D 关键点序列（下）为输入，生成 3D 姿态预测（上）。...如果想要了解可以跳过的帧数，请查看 data/prepare_data_humaneva.py 上的 sync_data。

    1.2K10

    基于HTML5实现3D热图Heatmap应用

    Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。...，主要基于Cavans和WebGL这两种HTML5的2D和3D技术的应用，先上最终例子实现的界面效果和操作视频： ?...回到我们要实现的例子，我将采用heatmapjs在内存中实时运算出热图，结合hightopo(http://www.hightopo.com/)的HT for Web的3D引擎，以一堆节点连线关系的3D..._renderer.canvas);将热图的canvas注册成HT的图片，而floor的地板图元绑定了注册的’hm-bottom’图片，这样就实现了内存绘制canvas，然后通过HT for Web的3D...整个实现代码如下不到百行，你也可以采用https://github.com/pyalot/webgl-heatmap 的WebGL方式来实现，这样就是3D到2D再到3D的有趣过程，这就是HTML5技术可无缝融合各种方案的魅力

    2.1K50

    基于HTML5实现3D热图Heatmap应用

    Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。...，主要基于Cavans和WebGL这两种HTML5的2D和3D技术的应用，先上最终例子实现的界面效果和操作视频： ?...回到我们要实现的例子，我将采用heatmapjs在内存中实时运算出热图，结合hightopo(http://www.hightopo.com/)的HT for Web的3D引擎，以一堆节点连线关系的3D..._renderer.canvas);将热图的canvas注册成HT的图片，而floor的地板图元绑定了注册的’hm-bottom’图片，这样就实现了内存绘制canvas，然后通过HT for Web的3D...整个实现代码如下不到百行，你也可以采用https://github.com/pyalot/webgl-heatmap 的WebGL方式来实现，这样就是3D到2D再到3D的有趣过程，这就是HTML5技术可无缝融合各种方案的魅力

    1.5K20

    跟着Science学画图：python的seaborn模块画下三角热图

    我们今天试着重复一下论文补充材料里的 Figure S29 image.png 这个热图是用python中的seaborn模块画的，下面介绍画图代码 导入需要用到的模块 import numpy as...reindx()函数是将行按照自己制定的内容排序 [[]]是把列按照指定的内容排序 查看数据集的前5行 b73Ref.head(5) 最基本的热图 sns.heatmap(b73Ref) image.png...只保留下三角 这里直接读取的数据集的数据类型是整数型，我们需要把数据转换为浮点型。...论文中提供的代码是没有转换数据类型的，如果完全按照他的代码运行可能会遇到报错，这里可能是因为python的版本不同吧，我现在用的python是3.8.3 colnames = ["B97", "Ky21...欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

    2.4K10

    学会10种方法，用Python轻松实现数据可视化

    在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能 在Python中实现可视化？ 涉及到的东西并不多！...Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。...刚出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中，介绍了最常用的可视化技术。在进一步深入学习前，如果你尚未阅读此书，我们建议你参考此书。...以下是Python代码与其输出结果。我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1.直方图 ? ? 2.箱线图 ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? 5.折线图 ?...6.堆积柱形图 ? 7.散点图 ? 8.气泡图 ? 9.饼图 ? 10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ?

    1.4K50

    用Python进行数据可视化的10种方法

    在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能在Python中实现可视化？ 涉及到的东西并不多！...Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。...刚出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中，介绍了最常用的可视化技术。在进一步深入学习前，如果你尚未阅读此书，我们建议你参考此书。...以下是Python代码与其输出结果。我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1.直方图 ? ? 2.箱线图 ? ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ? ? 5.折线图 ? ?...6.堆积柱形图 ? ? 7.散点图 ? ? 8.气泡图 ? ? 9.饼图 ? ? 10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ?

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    用Python进行数据可视化的10种方法

    在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能在Python中实现可视化？ 涉及到的东西并不多！...Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。...刚出版不久的《A comprehensive guide on Data Visualization》中，介绍了最常用的可视化技术。在进一步深入学习前，如果你尚未阅读此书，我们建议你参考此书。...以下是Python代码与其输出结果。我就是用下面的数据集来创建这些可视化的。 ? 导入数据集 ? 1、直方图 ? 2.箱线图 ? 3.小提琴图 ? 4.条形图 ?...6.堆积柱形图 ? 7.散点图 ? 8.气泡图 ? 9.饼图 ? 10.热图 你可以尝试绘制基于两个变量的热图，如X轴为性别，Y轴为BMI，数据点为销售值。 ? ?

    1.6K70

    OpenCV手部关键点检测（手势识别）代码示例

    前几日分享了learnopencv.com博主Satya Mallick发表的关于OpenCV Mask RCNN实例分割的博文（详见：OpenCV4.0 Mask RCNN 实例分割示例 C++/Python...detector）算法来自CVPR2017的论文《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapping》。...人手在3D空间由于视角不同、灵活的精细动作等原因，较难得到精确标注的数据集。...（triangulation），得到关键点的3D位置，再将计算得到的3D点位置重投影到每一幅不同视角的2D图像，再使用这些2D图像和关键点标注训练检测模型网络，经过几次迭代，即可以得到较为精确的手部关键点检测模型...上述网络计算的结果是22个矩阵，每个矩阵代表某个特定关键点最可能出现在图像中哪个位置的热图，需要调用minmaxLoc函数找到精确位置，进而将其画出并标注序号。 ? ? ? 5）画出骨架 ? ?

    5.7K12

    使用ComplexHeatmap绘制3D热图

    在这里，区间中的频度使用热图进行可视化。 那么现在，频度热图被称作是密度热图的histogram版本，但这看起来一点都不像histogram。那么可能一个3D的热图在这里更加适合。...这可以通过在frequencyHeatmap()中设置参数use_3d = TRUE来将2D热图转换为3D热图： frequencyHeatmap(mat, use_3d = TRUE) ?...下面一节我将会介绍如何在ComplexHeatmap包中集成3D热图功能的。 3D热图的实现 首先，我们要能画3D的柱子，这可以通过新函数bar3D()实现。...好了，现在既然我们已经能够画3D的柱子了，为了实现3D的热图，我们可以通过cell_fun或者layer_fun提供的自定义函数来将每一个3D柱子放置在热图的格子上，其中柱子的高度和热图中相应的值对应。...下面一个例子是对一个麻疹疫苗数据集的可视化，第一张图是2D热图，第二张图是3D热图。源代码可以通过点击“阅读全文”获得。 ? ?

    2.6K20

    深度学习人体姿态估计：2014-2020全面调研

    来自北卡夏洛特, 戴顿大学, 德州大学达拉斯分校,中佛罗里达大学的研究人员对该领域的研究发展进行了综述。...本调研主要贡献有以下几点： 根据单眼图像/视频或其他来源的 2D 或 3D 场景，对单视图或多视图HPE方法进行分类并提供了最新的基于深度学习的 2D 和 3D HPE 方法的全面回顾（直至 2020...（a）回归方法（通过深度神经网络）学习从原始图像到人体模型的映射，并生成关键点坐标。（b）身体部位检测方法利用热图的监督来预测人体关节的位置。 ? Fig. 4: 多人2D HPE框架。...3D 单视角人体姿态估计： ? Fig 5：3D单人姿态估计框架（a）直接从2D图片预测 （b）从已预测的2D人体姿态再估计3D人体姿态 （c）基于人体模型的方法，最终重建出human mesh ?...（b）自下而上法，先估计出所有的人体关键点和深度图，再对属于同一人的关键点进行分组连接。

    1.6K20

    Center-based 3D Object Detection and Tracking

    我们认为，连接2D和3D领域的主要潜在挑战在于目标的这种表示。 在本文中，我们展示了如何将物体表示为点(图1)，极大地简化了3D识别。...3、基础知识2D CenterNet将目标检测改写为关键点估计。 它取一幅输入图像，对每K个类预测一个w×h热图 。 输出热图中的每个局部最大值(即大于其8个邻居的像素)对应于检测对象的中心。...热图中的每个局部最大值(峰值)对应一个目标，置信度与峰值处的热图值成正比。 对于每一个被检测的目标，检测器从相应的峰值位置的回归图中获取所有的回归值。...4、CenterPoint图2显示了CenterPoint模型的总体框架。 设 为3D主干的输出。 CenterPoint的第一阶段预测特定类别的热图、目标大小、亚体素位置细化、旋转和速度。...所有的输出都是密集的预测。 中心热图头中心头部的目标是在任何被检测物体的中心位置产生一个热图峰值。 这个头产生一个K通道热图 ，每个K类有一个通道。

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