我想对带孔的复杂(但不是自相交)多边形进行三角剖分，以便生成的三角形都位于多边形内，完全覆盖该多边形，并遵守Delaunay三角形规则。显然，我可以为所有点构建Delaunay三角剖分，但我担心多边形的某些边不会包含在生成的三角剖分中。那么，这样的三角测量可能吗？如果是，我该怎么做？以防万一-我需要它来构造多边形中轴的近似值(我希望它可以通过连接所得三角形的所有圆周点来完成)。 最佳答案 听起来你想要constrainedDelaunaytriangulation.“孔”可以通过限制输入边在三角剖分中保持不间断来实现。参见Trian
您好，我正在尝试创建仿射变换，它将允许我将一个三角形变换为另一个三角形。我所拥有的是2个三角形的坐标。你能帮帮我吗？根据AdamRosenfield的回答，我想出了这段代码，以防有人无聊自己求解方程式:publicstaticAffineTransformcreateTransform(ThreePointSystemsource,ThreePointSystemdest){doublex11=source.point1.getX();doublex12=source.point1.getY();doublex21=source.point2.getX();doublex22=sour
"不言而善应"0.基础知识1.特征提取和匹配1.1FAST关键点1.2ORB的关键点--改进FAST1.3ORB的描述子--BRIEF1.4总结2.对极几何，对极约束2.1本质矩阵(对极约束)2.1.1求解本质矩阵2.1.2恢复相机运动R，tR，tR，t2.1.3本质矩阵调整2.1.3遗留问题2.2单应矩阵（特别提一下）2.3三角测量(Triangulation)---深度信息为什么重要？我们是在做什么事？特征提取和匹配：首先是两幅图像的特征提取，然后是对应特征点的匹配。接下来的工作是根据得到的匹配点对，估计相机的运动，具体根据相机分为三种方法：单目相机：2D-2D：对极几何方法双目或者RGB
1题目2022年，中国一年的包裹已经超过1000亿件，占据了全球快递事务量的一半以上。近几年，中国每年新增包裹数量相当于美国整个国家一年的包裹数量，十年前中国还是物流成本最昂贵的国家，当前中国已经建立起全世界最强大、最先进的快递物流体系。在包裹的打包环节，选取合适的包装耗材非常重要。由于包裹的基数大，因此每个包裹耗材成本的略微降低，也能带来极大的经济效益。图1是一些纸箱实物样式，图2是某种三维装箱示意图。附件1的装箱数据中给出了订单数据和耗材数据。根据以上背景，请你们的团队完成以下问题：问题1：针对附件1装箱数据中给出的订单数据和耗材数据，对每个订单，分别用箱子或袋子去装，请设计出合适的装载方
上个世纪90年代，世界上的计算机要么不联网，要么在企业内部联网。但是，在互联网的概念下，计算机之间共享信息和资源的需求成为了必要。1995年5月，Java横空出世。Java的父亲是当时凭借Solaris操作系统风头正盛的SUN公司。当时，大多数高级语言的程序在运行前需要根据不同的计算机进行编译，然后才能运行。Java这种高级程序语言不需要与硬件相关的编译器，而是在运行时边解释边运行。如此一来，Java程序就不受计算平台限制，正好满足了共享的需求。可想而知，Java的流行是个必然。但是，Eclipse的大火却是大家没想到的。Java好用，但相应的编译器却不好用。而且，当时的编译器少得可怜，一款开
我尝试根据以下公式实现傅立叶级数函数:...哪里......和...这是我解决问题的方法:importnumpyasnpimportpylabaspy#Define"x"range.x=np.linspace(0,10,1000)#Define"T",i.efunctions'period.T=2L=T/2#"f(x)"functiondefinition.deff(x):returnnp.sin(np.pi*1000*x)#"a"coefficientcalculation.defa(n,L,accuracy=1000):a,b=-L,Ldx=(b-a)/accuracyintegr
普通的，画一个sin（x）或者cos（x）网上一大堆，不说了。关于绘画y=sin(x)*cos(x)，看结论的直接拉到最后就好。前面要说一下解决问题的过程。我想画一个很复杂的函数，其中包含了三角函数的乘除法。x=pi/6:pi/100:pi/2;d=(3*tan(x))/((-0.3*cos(x).^2-4*sin(x).^2-1)*2*pi*sqrt(6/5*sin(x).^2+0.3));在matlab中输入上式以后，发现报错。错误使用*内部矩阵维度必须一致。出错shijiedetuxiang(line2)d=(3*tan(x))/((-0.3*cos(x).^2-4*sin(x).^2-
取矩阵上三角1、numpy.triu(x,k)：x：输入数组k：默认0，对角偏移项，用于指定置0值的位置；k=0表示主对角线的位置，此时保留主对角线上的值，下三角的元素全为0，k=1表示主对角右移1，k=-1表示对角线左移2、numpy.triu_indices_from(x,k)：返回上三角矩阵元素的索引，可根据索引返回矩阵上三角元素x、k：同numpy.triu()3、numpy.triu_indices(n,k,m)：与numpy.triu_indices_from(x,k)类似，返回上三角矩阵元素的索引n：行的维度k：同numpy.triu()m：默认None，可用于指定具体的列的维度
如图1所示是USB2.0/RS232/ETH控制并行DAC输出任意频率正弦波、梯形波、三角波、方波的整体设计示意图，可以看到上位机通过RS232串口、ETH千兆网口以及USB2.0接口和FPGA建立通信，通过不同的接口发送报文，FPGA在指令解析模块中把相关设置和参数再下发到任意波（方波、三角波、梯形波）发生器模块和正弦波发生器模块，最后通过波形选择器向并行DAC输出给定频率的波形。 图1USB2.0/RS232/ETH控制并行DAC输出任意频率正弦波、梯形波、三角波、方波的整体设计示意图 如图2到4所示是分别是上位机端FPGA波形助手USB2.0接口、ETH千兆网口、RS232
我正在对一个冗余的完整矩阵进行一些计算(即可以是一个不丢失信息的三角矩阵)。我意识到我只能计算三角形的下部以获得更快的结果。完成后如何将下三角投影到上三角？换句话说，如何反转np.tril方法？printDF_var.as_matrix()#[[11011101000]#[11111010111]#[01100000000]#[11010000000]#[11001000000]#[10000110000]#[01000110000]#[10000001100]#[01000001100]#[01000000010]#[01000000001]]printnp.tril(DF_var.
