单个点云的多个凸包
是指在三维空间中，由一组离散的点构成的点云数据集，通过计算可以得到多个凸包。凸包是指包含点云中所有点的最小凸多边形或凸多面体。
凸包的分类：
- 2D凸包：由二维点云构成的凸包，是一个凸多边形。
- 3D凸包：由三维点云构成的凸包，是一个凸多面体。
凸包的优势：
- 简化数据表示：凸包可以用较少的点或面来表示复杂的点云数据，减少存储和传输的开销。
- 物体表面重建：通过计算凸包，可以重建物体的表面形状，用于计算机图形学、虚拟现实等领域。
- 点云处理：凸包可以用于点云的分割、特征提取、形状匹配等任务。
凸包的应用场景：
- 三维建模：凸包可以用于三维建模软件中的点云处理和表面重建。
- 计算机视觉：凸包可以用于目标检测、姿态估计、物体识别等计算机视觉任务中。
- 机器人导航：凸包可以用于机器人导航中的环境建模和障碍物检测。
- 虚拟现实：凸包可以用于虚拟现实中的物体表面重建和碰撞检测。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括计算、存储、数据库、人工智能等。以下是一些与凸包计算相关的腾讯云产品和对应的介绍链接地址：
- 云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）：提供弹性计算能力，支持自定义配置和管理，适用于各种计算任务。产品介绍链接
- 云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：提供稳定可靠的云数据库服务，支持高性能的数据存储和访问。产品介绍链接
- 人工智能机器学习平台（AI Machine Learning Platform）：提供丰富的机器学习算法和模型训练服务，支持在云端进行大规模数据处理和分析。产品介绍链接
- 云存储（Cloud Object Storage，COS）：提供高可靠、低成本的对象存储服务，适用于存储和管理大规模的非结构化数据。产品介绍链接
以上是腾讯云提供的一些与凸包计算相关的产品和服务，可以根据具体需求选择适合的产品进行使用。
相关·内容
我试图使用网格实验室来计算随机光学重建显微镜产生的点云的相对体积。确切地说，这并不是太重要。基本上，我有代表结构的点云，我需要从云中获取一些几何数据。最重要的是数量，但其他的东西会感兴趣。点云大多是球状/团状的。什么是最佳的方法，以拟合网格点云，以估计其体积？提前谢谢。
浏览 2提问于2017-02-17得票数 0
3回答
假设你有一个点云，你想要一个曲面来包裹这些点，并将它们包裹得相当紧密，以便它与云中的外部点相交-如何生成这个包裹的曲面？也就是说，其中一些或多个点可能在体积内，因此曲面不需要与它们相交，只需将它们封闭，但曲面应该很好地适合点的“外部”层。
(我知道三角剖分算法(如Delaunay)可以通过一个集合中的所有点来拟合网格，但我认为除非有一个好的方法来丢弃点的外壳，否则这种算法是不会起作用的。(请随时指出我在这里所遗漏的方法！)
我应该寻找什么算法(甚至搜索“网格”、“拟合”、“包裹”、“点云”等)？
浏览 7提问于2012-03-06得票数 4
回答已采纳
有人知道一个有效的算法来寻找点云的边缘吗？希望链接中的图片能说明我的意思。如果该算法能够处理空间上明显分离的点云，那将是一种优势。该算法只需在二维环境下工作。
非常感谢！！
http://uploadpic.org/storage/2011/4n68m1OYLSYIGt8vfuJrK1LnA.png
浏览 0提问于2012-02-27得票数 4
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我在numpy有一个坐标的点云。对于大量的点，我想找出这些点是否位于点云的凸包中。
我尝试了pyhull，但是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)]))
for s in hull.simplices:
s.in_simplex(np.array([2, 3]))
引发LinAlgError:数组必须是正方形。
浏览 3提问于2013-05-25得票数 60
1回答
点云到体积
、、、
我有一个笛卡尔坐标的点云。使用python，我想将这些点包裹在一个网格中，然后获得一个云的体积。这些点分布在整个云中，而不仅仅是表示最外面的曲面。我想包裹最外面的表面。谁能告诉我哪里有图书馆可以帮我解决这个问题？你建议我使用哪些函数来包装，然后计算体积？
提前感谢您的帮助！
浏览 11提问于2017-07-09得票数 6
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1回答
我有一个点云，我想找出这个云中任意两个点之间的最大距离。
我想到的算法是写两个"for“循环并比较每一段距离。但我想这还不够聪明。
PCL中是否存在这样的功能？或者有什么更好的算法吗？
浏览 2提问于2017-06-11得票数 2
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1回答
示例1
示例2
在这两张图片上，我们可以清楚地区分两个不同的云。
以下是生成这两个图像的代码部分：
fig = plt.figure(figsize = (8,8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
#ax.set_xlabel('PC 1', fontsize = 15)
#ax.set_ylabel('PC 2', fontsize = 15)
ax.set_xlim3d([-10, 10])
ax.set_ylim3d([-10, 10])
ax.set_
浏览 17提问于2018-07-17得票数 1
1回答
我正在研究一种算法，在这个算法中，我必须检查点是在某些点的凸包内部还是外部。问题是
我得查很多点：~2000，
定义凸包的点云大约有10000点，
我工作的维度是相当高的: 10-50。
对于我的观点，唯一可能的积极之处是，对于每一点x，也有-x，因此点定义了一个点对称的多边形，凸包不是退化的(有非空的内部)。
现在，我正在用线性规划来实现这一点，例如在中。
为了加速我的程序，在精确计算之前，我想估计一个点在凸包内部还是外部。换句话说，我需要一些快速算法，它可以确定某些点是否在内部，重新定位。无论它们是否在外部--对于某些点，快速算法无法决定它。
我现在首先看一下点云的边界
浏览 1提问于2018-05-31得票数 1
回答已采纳
1回答
为这个模糊的标题道歉:我找不到我想要的理论的合适名称(这就是我问这个问题的原因)，所以我将用一个例子来解释它，我希望有人能为我指明正确的方向。
假设在2D中有一组点。
下列R码：
# make a random set of N points in 2D space as a numerical matrix
set.seed(1010)
d = 2
N = 15
ps <- matrix(rnorm(d*N), , d)
# center the points (subtract the mean of each coordinate)
pss <- scale(ps,scal
浏览 3提问于2019-11-29得票数 1
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2回答
我有一个三维点云，我已经使用Matlab的函数DelaunayTri将其转换为Delaunay三角剖分。现在我在3D中有了一个测试点，并想在Matlab中计算这个点和三角剖分之间的最小距离。
到目前为止，我已经考虑过使用nearestNeighbor(...)成员函数，在三角剖分中找到离测试点最近的点，然后计算它们之间的距离。这是一些东西，但这不是我真正想要的。
通常，三角剖分上离我的测试点最近的点不是三角剖分的顶点，而是三角形面上的某个地方。我怎样才能找到这一点？
谢谢！
浏览 2提问于2013-08-14得票数 2
我想检查一组点到一个点云(包含大约1M点)之间的碰撞。实际上，我想知道点云的哪些部分与外部的点发生了碰撞，并将这些碰撞的点存储在点云中。
我循环通过每个外部点，并使用Obbtree.IntersectWithLine来检查与点云中的每个点的碰撞，而它太慢了…我启用了CPU并行计算，但改进有限。我想知道是否有任何GPU加速的API与VTK对象兼容，或者有更有效的方法来检查冲突？
浏览 82提问于2019-07-11得票数 0
这都是在3d空间。
我有一个由点云定义的形状。我还创建了一个表面结构(面和顶点)，MATLAB可以显示。
我现在正试图通过这个形状画平面(见下图)。该平面被定义为从顶点I到i+1之间的中点的法线。我的总体目标是找到每架飞机上/附近的所有点(比如距离< x)。
但首先，我想想象所有这些平面，以检查在形状内重叠，但我不知道如何限制平面内(或至少接近)的形状。我想我必须在网格中定义它，但我在网上找不到任何线索。
有什么想法吗？
浏览 2提问于2015-01-05得票数 1
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2回答
由多点集计算凸包壳
、、、
我有一个多边形集合(如果您喜欢图论的话，可以考虑循环)，我想要找到整个特征集合的凸包，而不是每个单独的特征/多边形。我在考虑使用单调链接，这给了我一个点集的O(n log n)时间，但是既然我可以有0到n个点集合，那么有什么更好的方法来实现快速处理时间呢？
谢谢
浏览 11提问于2016-12-15得票数 1
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1回答
我正在研究一个6自由度机械臂的配置空间主题(C- Space )。
从模拟中，我可以得到定义C空间的点云。
从这个C空间，我想知道机器人的配置(关节角度的集合)是否在C空间内。
因此，我想从我的C空间定义一个6维模型，就像许多具有给定半径的凸壳的组合。
然后，我想创建或使用一个函数，如果我的配置在其中一个凸包中(所以在C空间中，这意味着配置在冲突中)，我会创建或使用一个函数。
你有什么想法吗？
非常感谢。
浏览 23提问于2021-05-19得票数 0
请理解，我是opencv的新手。我得到的是一个用二维点云填充的向量，其中浮点值作为x和y的索引。我想要的是一些方法来计算这个云的外轮廓。确定一个边界矩形和一个凸壳是没有问题的，因为各自的函数只是简单地使用我的向量。我原以为findContour()也不会有什么不同，但似乎我错了。从字面上讲，findContour()上的每个教程都教我如何将图像加载到cv::Mat对象中，但没有人谈论如何使用2D点云，这在理论上与二进制图像没有太大不同。我知道findContour()希望它的第一个参数是一种特殊类型的矩阵，但我不知道如何修改我的向量以获得所需的结果。我曾尝试用cv::Mat(vector<
浏览 6提问于2018-07-27得票数 0
1回答
当我在这个OpenCV上应用findContours()函数时，我发现它创建了两个不同的轮廓。我试图合并这两个轮廓形成一个单一的轮廓。我的最终目标是：
请忽略这些点。我用注释工具创建了它。最终轮廓可能与给定的图像略有不同，但与此图像有些相似。最重要的部分是得到一个连续的轮廓形状。
下面我用一些代码和图片总结我的工作。
第一步(寻找轮廓)：
使用findContours()函数，我得到了如下所示的等高线：
contour = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContour
浏览 24提问于2022-09-12得票数 0
我有一个点云，我想转换成一个表面，以线框格结构的形式。
这意味着，从一个三维点的序列(x，y，z)，得到三个二维矩阵X，Y，Z的大小相同。这样，这些点就应该与4的邻域(北、南、东、西)有拓扑关系。这样一个点的组织就可以用matplotlib的或之类的函数来绘制。
据我所知，一个点与相邻点的关系是以最小距离为特征的。我认为这是一个组合优化问题，而且NP难。
现在的问题是:是否有算法，给定一个三维点的列表，返回上述三个矩阵X，Y，Z？
非常感谢。我也希望这是正确的堆栈交换论坛，这类问题。
浏览 0提问于2014-08-03得票数 0
在这个项目的这个阶段，我有两种类型的卫星数据(MODIS和AMSR)已经过滤和地理聚集。下一步是识别来自AMSR数据的任何集群是否在任何MODIS集群的范围内。
我使用SciKit的DBSCAN库(在python中学习)对两个数据集中的高值点进行了单独的聚类，但我不确定如何确定一种类型的集群是否位于另一种类型的集群中。
来自每个数据集的输入存储在python字典中，将集群ID映射到点及其值的列表。换句话说，字典看起来是这样的(当然，用数字代替变量名是自然的)。
{ group_id：(lat，long，data_val)，(lat，long，data_val) }
任何帮助寻找一个算法，以有效
浏览 4提问于2014-06-02得票数 0
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2回答
从节点云中查找几何(形状)
、、、、
我正在编写一些代码，这些代码需要识别一些基于节点云的相当基本的几何学。我感兴趣的是：
板(简单有界平面)
圆柱体(两个节点环)
半汽缸(arc+line+arc+line)
圆顶(n*loop+top节点)
我试着搜索“节点云中的几何图形”，“从节点中获取几何学”，但是我找不到一个很好的参考。这上面大概有一整块地，有人能给我指路吗？我已经开始编码了，但我想重新发明方向盘.
浏览 4提问于2013-04-24得票数 3
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1回答
我将从triangle.plot包中的三点云转换成ade4包：
这些点来自RGB数据，这些数据位于一个对象(RGB0)中，如下所示：
head(RGB0)
R G B
[1,] 87 92 69
[2,] 87 92 69
[3,] 88 93 70
[4,] 88 93 70
[5,] 89 94 71
[6,] 89 94 71
...
每个点云都来自它自己的数据集文件：
绿点文件: filehosting.org/ file /details/655417/green.txt
黄点文件: filehosting.org/file/details/6553
浏览 4提问于2017-04-06得票数 0
是否有任何scipy方法可以计算两个不相交多边形的凸包？我有两组点P1和P2以及它们的凸包CH(P1)和CH(P2)，它们的凸包是不相交的。我想找出P1和P2中点并的凸包。在scipy中有内置的方法吗？
浏览 0提问于2016-11-04得票数 0
2回答
给定两点云，其中一点云是静态的，而另一点云是移动障碍。我们要移动空间中的移动点云障碍物，并记下它是否与静止点云在那个位置相交。在PCL中是否有可用的函数来自动完成此操作，还是我们必须编写自己的函数才能做到这一点？
浏览 29提问于2015-06-09得票数 2
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我是Kinect新手..我想知道如何从kinect的深度数据中获取点云。我已经尝试了获取深度像素，并根据深度对附近的像素进行着色。现在，我的要求是根据深度数据获得3d地图。所以，我想我首先需要点云。我应该如何继续？
浏览 1提问于2014-01-20得票数 0
2回答
找出一组点的具体轮廓
、、、
我有一组“块”(用红线和绿线表示)，它们放置在“容器”内(用蓝线表示)。
块体的所有交点(绿色点和红色点)以及容器的所有相关信息(角度、坡度、起点、终点等)。都是已知的。
我想提取“最顶端”的轮廓，得到的图形后，块被放置(由绿色线和点表示)。
我尝试使用一些方法，例如凸包(在下面的图表中用紫色线表示)，但是它没有给出确切的线条。
我的问题是，有人能向我指出一个解决方案或某种算法，我可以应用到解决这类问题吗？
浏览 3提问于2016-03-01得票数 4
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1回答
我有一个关于在Matlab中绘制柱面的问题。我的数据集由具有相应强度值C的X, Y, Z坐标的点云组成。
我可以使用scatter3函数来绘制它们：
figure
scatter3(X,Y,Z,8,C)
结果如下所示：
但是，我想绘制这个对象的表面，而不是点。我尝试过使用Delaunay三角剖分来实现这一点
tri = delaunay(X,Y);
figure
trisurf(tri,X,Y,Z,C,'FaceColor','interp')
正如你可以从图像中看到的那样，结果并不是我想要的，因为三角测量有困难。对我来说，该算法似乎不能很好地处理我多
浏览 3提问于2012-05-01得票数 1
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3回答
从点创建OOBB
、、、、
如何为给定点创建最小的OOBB？创建AABB或sphere非常简单，但我在创建最小的OOBB时遇到了问题。
编辑
第一个答案没有给我带来好的结果。我没有巨大的点云。我的积分很少。我正在生成碰撞几何体。例如，立方体有36个点(6个边，每个边2个三角形，每个三角形3个点)。而第一篇文章中的算法给出了不好的结果。多维数据集的示例点： (应该返回identity轴)
浏览 5提问于2011-05-31得票数 18
1回答
我想把这个图像(阈值)上的物体组合在一个凸包下面：
import cv2
img = cv2.imread('test.png') #thresh1
ret, threshed_img = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
220, 255, cv2.THRESH_BINARY)
image, contours, hier = cv2.findContours(threshed_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPRO
浏览 1提问于2019-01-21得票数 1
让我们假设初始地图只有红色的点。然后我想把所有的绿点都加上去。请注意，形状并不总是圆形的。
你知道怎么做吗？
我想把所有的都看作一个簇，然后得到簇的边缘(或近似值)，并添加新的点。
浏览 1提问于2018-12-10得票数 2
1回答
我有一个3D数据数组，其中显示了一个凹面图形。我想找出所有不属于图形，但在凸包内的点。我该怎么做呢？
我知道我应该使用convhull函数，但是我不确定如何使用(输入是一个大小为m by n的数组，其中m是点数，n是维数，所以在我的例子中是3)。此外，我不确定如何处理此函数的输出-它的大小与输入矩阵相同。
如果有任何例子我将不胜感激。
浏览 2提问于2015-10-14得票数 0
2回答
点云局部体积的计算算法
、、、
我正在参加与点云相关的项目研究。
我们必须创建一个web应用程序。其任务是显示.ply文件中的点云。然后选择一个面积并计算其体积。计算体积的算法用C ++实现。我们唯一拥有的是一个.ply格式的文件，其中包含所有点的XYZ坐标。我们得到的点云是由无人机拍摄的照片生成的。例如，它是表示山区的点云。我们的任务是能够选择这样一座山，并在考虑到误差+/-的情况下计算其近似体积。测量不一定要完美，但必须甚至接近山体的真实体积。体积必须从山的最低点的平坦表面计算出来。
我有两个问题要问你。-First，你能给我一个线索，链接或任何可以帮助我找到这样一个算法的东西，以及为什么他是最好的原因。-Second，
浏览 1提问于2016-03-13得票数 3
1回答
由带R的点云覆盖的区域
、、、、
我有一个散布在2D欧几里得空间中的点云。我想计算连接云的最极端(=外围)点的多边形内部的面积。换句话说，我想要估计这个空间中云覆盖的面积。在R中有一个公式吗？非常感谢你的回复，Julien
浏览 0提问于2010-09-09得票数 9
1回答
我在Matlab中有一个补丁对象，它表示一个跑道。是否有一种方法来确定某个x-y坐标是否存在于这个补丁中？我想知道赛车什么时候驶离赛道。
浏览 0提问于2014-05-19得票数 0
回答已采纳
我不知道这是否可能，但我使用谷歌地图通过覆盖上的标记来绘制实体的位置。我希望能够在所有创建的标记周围创建一个多边形或其他类型的覆盖对象，突出显示标记的范围，类似于汇流区域图。在从数据库中检索所有标记并映射其范围之前，我不会知道。
有谁知道怎么解决这个问题吗..？
谢谢
浏览 0提问于2013-01-18得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用中的代码构建一个Voronoi图。但是，我有几点，我想知道它们属于哪个区域。这段代码与MATLAB中的原始函数(即voronoin)一样，提供了两个输出：[vornb,vorvx]，一个用于顶点，另一个用于单元格。所以，我想看看(x, y, z)点在Voronoi图的哪个区域。
我实际上是在寻找类似3D的区域遮罩的东西。
浏览 9提问于2017-11-29得票数 1
7回答
因此，我有一组点(x，y)，我希望能够绘制以这些点为顶点的最大多边形。我可以在matplotlib中使用patches.Polygon()，但这只是按照我给出的顺序在点之间绘制直线。这不会自动完成我想要的操作。举个例子，如果a想要画一个正方形，然后通过增加x来对点进行排序，然后通过增加y来排序，我得到的不是一个正方形，而是两个相连的三角形。(“穿越”这一行)
因此，现在的问题是找到一种方法来对点列表进行排序，以便在迭代此列表时“绕过多边形的外部”。
或者，Matplotlib中有没有其他功能可以帮我做到这一点？
浏览 1提问于2011-02-18得票数 8
回答已采纳
在MATLAB中，我加载了以下点云：
load tetmesh
这会将X和tet加载到工作区中。因此我执行了一个散点图，结果如下所示：
scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3))
我还以以下方式调用trisurf，它为我提供了：
trisurf(tet, X(:,1), X(:,2), X(:,3))
如果我不使用tet，并尝试使用Delaunay构建自己的连接性列表：
tri = delaunay(X(:,1), X(:,2), X(:,3))
trisurf(tri, X(:,1), X(:,2), X(:,3))
我明白了：
这与使用t
浏览 0提问于2014-07-03得票数 3
回答已采纳
我想在MATLAB中将凸包应用于灰度图像，但网络上提供的regionprop和其他内置函数不起作用，请帮助我，从像素之间具有较少连接性的图像中查找对象。
浏览 4提问于2014-01-23得票数 0
1回答
我有一堆3D坐标(我相信这被称为点云，但我不是该领域的专家，所以我可能错了)，所有这些坐标一起定义了一个大致的球形形状。最重要的是，我有一堆坐标，可能在这个点云中，也可能不在这个点云中。我需要一种方法来确定这些坐标是否在点云中。
到目前为止，我尝试做的是使用点云定义一个多边形网格，并从那里确定我的其他点是否有界在网格内。不幸的是，当我创建网格(我正在用gui for meshlab测试它，并计划切换到命令行)时，它创建了一个有洞的网格，可能是因为我的点云的某些区域比其他区域更稀疏。
有没有人对如何做到这一点有什么想法？也许是比我正在尝试的方法更简单的方法，或者是一些需要尝试的程序和模块？
谢谢
浏览 2提问于2020-05-20得票数 1
1回答
我有一个散乱的点云，我想比较理想的CAD几何图形和对象的轮廓测量。例如，我有一个理想对象的CAD数据，我有一个这样的点云；
如何比较这两个数据？我从CAD文件中了解到，CAD数据上的点是属于直线还是属于半径(圆弧)，但是我如何推导出圆弧的半径误差或直线的长度误差？
我试着用knnsearch来组织数据，但结果不是satisfying.So，我试着从一个点(比方说点1)开始画一条线，然后我想去下一个最近的点(比方说点2)。如果点2的最近邻居是点1，则转到点2的第二最近点。该算法似乎对我很好，但结果也不令人满意。连接线从一边延伸到另一边。
我还想，也许我应该将CAD数据转换为点云，我必须
浏览 1提问于2015-05-15得票数 0
1回答
假设我们有两个多面体，有没有任何有效的方法来计算minkowski差分的外壳上的顶点？
我知道要得到一个船体顶点，你需要在一个多面体上找到A方向上最远的顶点，然后在另一个多面体上找到-A方向上最远的顶点。但要对每个顶点执行此操作，至少需要O(N^2)。有没有更有效的方法？
浏览 0提问于2011-08-07得票数 3
回答已采纳
假设我们在2d或3d空间中具有一些预定义的位置语句(例如，由具有轴/关节x，y，z，a，b的机器人手臂生成)。我们如何在Python中的这些点(SciPy，NumPy，MatPlotLab等)之间获得任何位置语句(格式相同的x，y，z，a，b)？
例如。“x=-2.5and y=152.8的位置语句是什么？”
为了更好地理解，我附上了我的问题的一个小插图。
浏览 0提问于2020-05-02得票数 0
1回答
我已经在我的ML技术包中使用集群很长一段时间了，而且我从来没有找到这个问题令人满意的答案。
在DBSCAN中，我们定义了形成簇的最大半径。该算法将扫描空间，并将彼此可以到达的所有点组合在一起。然而，有时我们可能会出现一个非凸簇.
我的困惑是，“半径”的概念，它描述一个凸对象，如何可以作为一个算法的输入，从而导致一个非凸对象？
浏览 0提问于2015-07-04得票数 5
回答已采纳
2回答
合并具有最小周长的两个凸包
、、、、
假设我们在平面上有两个(或更多)凸壳，并且我们希望合并它们。但是凸包的结果具有最小周长。有没有什么算法可以解决这个问题呢？
浏览 49提问于2021-10-06得票数 0
3回答
给出平面上两组点的P1, P2。
解决方案:如果有一条将P1的点与P2分开的线，一条认为P1中的所有点都在一边，而P2中的所有点都在另一边的线，则返回‘有这样的线’，否则返回‘没有这样的线’。
例如:考虑这些点:5= (−2 ,1 ) ,4 = (6 ,2 ) ,3 = (2，−2)，2= (1,5)，1= (−2，−1)。
P1 = {1,2} and P1 = {3,4}
而P1 = {1,2} and P1 = {3,4,5}
是否有一种基于线性设计的不使用凸壳的算法来解决这个问题？我很乐意听取你的建议！
浏览 1提问于2020-12-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我在天空的一幅图上有一系列要点。我想找出这些点占据的区域。
要做到这一点，我需要找到包含这些点的多边形的顶点--将点转换为等面积投影，然后计算出区域。
除了如何计算多边形的顶点外，我还编写了所有代码，其中包含了图上的点。做这件事最好的方法是什么？
浏览 7提问于2015-08-28得票数 8
回答已采纳
我已经编写了一个程序来实现寻找凸包的礼物包装算法。有没有办法生成一个点集，作为这个算法的最坏情况？
我如何生成这样的案例？
浏览 4提问于2016-10-01得票数 2
1回答
我需要从一组点计算凸包。
点的尺寸通常在10 ~ 30D之间。
集合的大小很小，通常为2~ 10。
我需要的任务是判断一个点是否在由点集构造的凸包内。
有哪些算法可以执行这些操作，或者我是否可以使用现有的库？
浏览 2提问于2016-08-15得票数 0
我有以下代码：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
from skimage import filter
from skimage.filter import threshold_otsu
matplotlib.rcParams['font.size'] = 9
nomeimg = 'frame1_depth.png'
浏览 1提问于2015-05-18得票数 2
回答已采纳
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