我有一个简单的geojson数据对象，具有这样的功能："geometry":{"type":"Polygon","coordinates":[[[-94.62979125976562,35.6382942199707],...它不是传单多边形对象，而是一个具有简单值的对象，因此我无法运行其方法.getBounds().getCenter().我怎么知道使用标准传单功能知道质心？看答案第一步是从给定的Geojson中的“坐标”创建多边形。您可以使用库rgdal为此，并获得多边形polygons这将创建正式的类空间polygonsdataframe。要找到此多边形的质心，请使用库RGEO。它包含一
我一直在从事一个对时间非常敏感的项目(不幸的是它必须在python中)，并且广泛使用的函数之一是计算(x,y)列表的质心的函数元组。举例说明:defcentroid(*points):x_coords=[p[0]forpinpoints]y_coords=[p[1]forpinpoints]_len=len(points)centroid_x=sum(x_coords)/_lencentroid_y=sum(y_coords)/_lenreturn[centroid_x,centroid_y]在哪里>>>centroid((0,0),(10,0),(10,10),(0,10))[5,5
我一直在从事一个对时间非常敏感的项目(不幸的是它必须在python中)，并且广泛使用的函数之一是计算(x,y)列表的质心的函数元组。举例说明:defcentroid(*points):x_coords=[p[0]forpinpoints]y_coords=[p[1]forpinpoints]_len=len(points)centroid_x=sum(x_coords)/_lencentroid_y=sum(y_coords)/_lenreturn[centroid_x,centroid_y]在哪里>>>centroid((0,0),(10,0),(10,10),(0,10))[5,5
我正在尝试计算STL文件中定义的对象的质心(x,y,z)坐标(立体光刻，不要与标准模板库混淆)。STL文件包含由三角形组成的边界定义的封闭对象(或多个对象)。三角形本身不一定按任何顺序排列，文件只是在3D空间中漂浮的每个三角形的坐标3个顶点加上三角形的法vector(应忽略法vector，因为它并不总是正确完成)。没有任何东西将每个三角形相互联系起来，假设对象是封闭的。一种简单的方法是将一个体积(在本例中为一个盒子)分成数百万个元素，并确定每个元素是否在STL文件中定义的对象内部，然后求和这些矩并计算中心质量。这会起作用，但它远非优雅且极其缓慢。另一种方法是将边界表示转换为许多堆积的四
我试图找到轮廓的质心，但在用C++(OpenCV2.3.1)实现示例代码时遇到了问题。谁能帮帮我？ 最佳答案 要找到轮廓的质心，可以使用矩量法。并且函数是用OpenCV实现的。查看这些矩函数(centralandspatialmoments)。以下代码摘自OpenCV2.3文档教程。Fullcodehere.///FindcontoursfindContours(canny_output,contours,hierarchy,CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));///Get
我有一个SKSpriteNode，它是一个等边三角形的图像，我想将它的anchor设置在三角形的质心，这样我就可以让它平滑旋转并保持在中心。我用下面的代码计算了质心，但这些位置是相对于场景的，所以我不确定如何将它转换为anchor(0到1之间)的精确小数。letXA=triangle.position.x-(triangle.size.width/2)//leftpointletXB=triangle.position.x//toppointletXC=triangle.position.x+(triangle.size.width/2)//rightpointletYA=triang
我正在尝试在python中开发一种快速算法，用于查找图像中的峰值，然后找到这些峰值的质心。我使用scipy.ndimage.label和ndimage.find_objects编写了以下代码来定位对象。这似乎是代码中的瓶颈，在500x500的图像中定位20个对象大约需要7毫秒。我想将其放大到更大的(2000x2000)图像，但随后时间增加到将近100毫秒。所以，我想知道是否有更快的选择。这是我目前拥有的代码，可以运行，但速度很慢。首先，我使用一些高斯峰来模拟我的数据。这部分很慢，但实际上我会使用真实数据，所以我不太关心加快那部分的速度。我希望能够很快找到峰值。importtimeimp
编辑:ok，如果数据是二维的如下:x=[1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5]y=[8,7,5,4,3,7,8,3,2,1,9,11,16,18,19]那么，如何计算k均值(3个值)并作图呢？不能根据此处的数据在现有图上绘制计算出的质心值吗？我想按照以下链接制作类似的情节http://glowingpython.blogspot.jp/2012/04/k-means-clustering-with-scipy.html然而，我无法理解。任何帮助将不胜感激。importnumpyasnp,matplotlib.pyplotaspltfromscipy.cluster
作为工作项目的一部分，我必须计算3D空间中一组点的质心。现在，我正在以一种看似简单但幼稚的方式来做这件事——通过取每组点的平均值，如下所示:centroid=average(x),average(y),average(z)其中x、y和z是float数组。我似乎记得有一种方法可以获得更准确的质心，但我还没有找到一个简单的算法来做到这一点。有人有什么想法或建议吗？我为此使用Python，但我可以改编其他语言的示例。 最佳答案 与这里的常见说法相反，有不同的方法来定义(和计算)点云的中心。您已经提出了第一个也是最常见的解决方案，我将不争辩
我正在尝试找出如何最好地定位覆盖在单位球体上的任意形状的质心，输入被排序(顺时针或逆顺时针)顶点用于形状边界。沿边界的顶点密度是不规则的，因此它们之间的弧长通常不相等。因为形状可能非常大(半个半球)，所以通常不可能简单地将顶点投影到平面并使用平面方法，如Wikipedia中所述(抱歉，我不允许超过2个超链接作为新手)。稍微好一点的方法是使用在球坐标中操作的平面几何，但同样，对于大多边形，这种方法会失败，如图所示here.在同一页面上，“Cffk”突出显示thispaper其中描述了一种计算球面三角形质心的方法。我已经尝试实现此方法，但没有成功，希望有人能发现问题？我保留了与论文中相似的
