是否有一种直接的方法来识别原始点集中凸壳点的索引？

是的，有一种直接的方法来识别原始点集中凸壳点的索引，即通过使用凸壳算法。凸壳是一个多边形，它包围了给定点集中的所有点，并且没有任何内部角大于180度。凸壳点是构成凸壳多边形的顶点。

常用的凸壳算法有以下几种：

1. Graham扫描算法：该算法首先找到点集中最下方的点作为起始点，然后按照极角逆时针排序其他点，最后通过栈来计算凸壳点。
2. Jarvis步进算法（也称为包裹算法）：该算法从点集中找到最左边的点作为起始点，然后按照极角逆时针选择下一个点，直到回到起始点形成闭环。
3. QuickHull算法：该算法通过递归地将点集分成两部分，分别计算凸壳，然后合并两个凸壳来得到最终的凸壳。

凸壳算法的应用场景包括图形处理、计算几何、计算机视觉等领域。在云计算中，凸壳算法可以用于数据分析、图像处理、地理信息系统等方面。

腾讯云提供了一系列与凸壳算法相关的产品和服务，例如：

1. 腾讯云图像处理（Image Processing）：提供了丰富的图像处理功能，包括边缘检测、轮廓提取等，可以用于凸壳算法中的图像处理部分。
2. 腾讯云地理信息系统（GIS）：提供了地理信息数据的存储、处理和分析能力，可以用于凸壳算法中的地理信息处理部分。

您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法。