RGeo有可用的凸包方法，但在这方面根本没有文档。给定一组点，我如何找到它们的凸包？ 最佳答案 好问题。事实证明，有一种名为“MultiPoint”的几何类型适用于此。我做了一个简单的例子来测试它，它似乎运行良好。f=RGeo::Geos.factory(:srid=>3361,:buffer_resolution=>8)#mytypicallocalrectilinearprojectionfactorywithmydefaultsettings.coords=[[1,1],[2,2],[1,3]]points=[]coords.
目录一、多边形的逼近二、凸包一、多边形的逼近findContours后的轮廓信息countours可能过于复杂不平滑，可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似，这就是轮廓的多边形逼近。apporxPolyDP就是以多边形去逼近轮廓，采用的是Douglas-Peucker算法（方法名中的DP）DP算法原理比较简单，核心就是不断去找多边形最远的点加入形成新的多边形，直到最短距离小于指定的精度（阈值）。approxPolyDP(curve,epsilon,closed[,approxCurvel])curve要逼近的轮廓epsilon即DP算法使用的阈值closed轮廓是否闭合阈值
3D凸包算法一、概述二、静态凸包构造1.Traits特征类2.极端点3.半空间相交4.凸性检验三、动态凸包构造四、性能一、概述一个点集S∈R3是凸的，如果对于任意两点p和q在集合中，具有端点的线段p和q包含在S。集合的凸包P包含点集S的最小凸多边体。如果这个集合S的某些点是这个构成P凸多边体的顶点，则称其为（关于的）P的极值点。如果一个点集只包含极值点，就被称为强凸的。本章描述了CGAL中用于生成三维凸包的函数，以及用于检查点集是否为强凸的函数。在CGAL中，可以通过两种方式计算三维空间中点集的凸包:使用静态算法或使用三角剖分来获得完全动态的计算。二、静态凸包构造函数convex_hull_3
我正在尝试实现GrahamScan在C++中，但它不起作用，我找不到原因。任何线索将不胜感激。经过一些尝试后，似乎我总是有m_M=2并且这2个点是最高的y点，如果有帮助的话。通过叉积判断是右转还是左转。qrealInterpolation::ccw(QPointFpt1,QPointFpt2,QPointFpt3){return(pt2.x()-pt1.x())*(pt3.y()-pt1.y())-(pt2.y()-pt1.y())*(pt3.x()-pt1.x());}点积除以范数得到cos，因为对角度排序与对[0,Pi]中的cos排序相同。qrealInterpolation::d
一，利用面积对轮廓进行筛选注意这种面积筛选有一个弊端就是比如有两个轮廓，A轮廓为500B轮廓为300当面积设置为area反之大于300的轮廓如果有两个圆轮廓一大一小，可能就只能保留一个了如果知道这两个形状的轮廓面积，或许可以利用逻辑与 进行筛选。效果图//圆心#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//载入图像Matsrc=imread("D:\\Besktop\\faimage\\Image\\21_25_27.bmp");Matsrc_clone=src.clone();if(src.empty()){cou
我在名为pointsList的np.array中有一个3D点列表，值为float:[[1.,2.,10.],[2.,0.,1.],[3.,6.,9.],[1.,1.,1.],[2.,2.,2.],[10.,0.,10.],[0.,10.,5.],...etc.此代码对点云进行Delaunay三角剖分:importnumpyasnpimportscipy.spatialtri=scipy.spatial.Delaunay(pointsList)#Delaunaytriangulationindices=tri.simplices#indicesofverticesvertices=poi
猛戳！跟哥们一起玩蛇啊 ? 《一起玩蛇》? ?写在前面：这个系列似乎反响不错， 所以我继续水下去 （bushi）。本篇博客是关于经典的 CrossProductandConvexHull（向量叉积和凸包）的，我们将介绍引射线法，葛立恒扫描法。在讲解之前我会对前置知识做一个简单的介绍，比如向量叉积，如何确定直线是在顺时针上还是逆时针上等。算法讲解部分是为后面练习题做准备的，比如如何判断内点是否在多边形内，如何计算多边形面积等，还将简单介绍一下葛立恒扫描法，在提供的练习题中就能碰到。练习代码量200行左右，如果感兴趣想尝试做的话，需要有一定的耐心。练习题的环境为GoogleColaborat
我需要绘制一个3D点云(点数:N)，然后从这些点绘制一个凸包(实际上是一个具有N个顶点的多面体)。我用scipy.spatialConvexHull在python中制作了一个脚本，用于绘制8个点并绘制一个立方体，点云的绘图没问题，但立方体不行，因为代码放置了两条线穿过立方体的对角面除了边缘线。我不明白为什么要在脸上画线。脚本:importnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.spatialimportConvexHullfig=plt.figure()ax=f
我有一组点A。我得到了A的凸包CH_A。那么，我还有加分点，点集B。我将B添加到A中并获得更大的点集。我获得了这个包含A和B的更大集合的凸包CH_AB。我想量化将B添加到集合A中我需要支付多少费用。我正在考虑使用额外的区域来量化此成本。假设CH_A的面积为Area_A，则CH_AB的面积为Area_AB。然后，我想计算边际成本为(Area_AB-Area_A)/Area_A如何在Python中获取凸包的面积？ 最佳答案 您可以只使用ConvexHull来自scipy.spatial的类(class).它不仅会为您提供船体面积，还会为
我正在尝试使用SciPywrapperforQHull获取一组点的凸包体积.根据documentationofQHull,我应该传递"FA"选项以获得总表面积和体积。这是我得到的..我做错了什么？>pts[(494.0,95.0,0.0),(494.0,95.0,1.0)...(494.0,100.0,4.0),(494.0,100.0,5.0)]>hull=spatial.ConvexHull(pts,qhull_options="FA")>dir(hull)['__class__','__del__','__delattr__','__dict__','__doc__','__fo
