我在numpy中有一个坐标点云。对于大量的点，我想知道这些点是否位于点云的凸包中。我尝试了pyhull，但我不知道如何检查一个点是否在ConvexHull中:hull=ConvexHull(np.array([(1,2),(3,4),(3,6)]))forsinhull.simplices:s.in_simplex(np.array([2,3]))引发LinAlgError:数组必须是正方形。 最佳答案 这是一个只需要scipy的简单解决方案:defin_hull(p,hull):"""Testifpointsin`p`arein`

我在numpy中有一个坐标点云。对于大量的点，我想知道这些点是否位于点云的凸包中。我尝试了pyhull，但我不知道如何检查一个点是否在ConvexHull中:hull=ConvexHull(np.array([(1,2),(3,4),(3,6)]))forsinhull.simplices:s.in_simplex(np.array([2,3]))引发LinAlgError:数组必须是正方形。 最佳答案 这是一个只需要scipy的简单解决方案:defin_hull(p,hull):"""Testifpointsin`p`arein`

我想知道两个3D凸包(AvsB)之间碰撞位置的近似3D位置和3D法线。括号中的CPU显示了我完成的程序所需的相对CPU时间。第1部分:提前退出(CPU1%)在第一步中，我使用了一个非常便宜的算法——separationaxistheorem.例如，我使用15axis2个立方体。(在实际情况下，形状更复杂。)如果至少有1个轴可以分离，返回“no-collide”。否则，做下一部分。第2部分:顶点与体积(CPU10%)检查A的每个顶点-是否在B内。检查B的每个顶点——是否在A内。第3部分:边缘与边缘(CPU>20%)有一个奇怪的案例，例如https://gamedev.stackexcha