凸多边形:Convex polygon,non-self-intersecting polygon, simple polygon说的都是它(定义详见 wiki)。常见的凸多边形有:矩形、三角形等。
算法:图像多边形填充是不仅可以填充凸多边形,而且可以填充任何不具有自相交的单调多边形,即其轮廓与每条水平线(扫描线)的相交最多为两次(最顶部边缘和/或底部边缘水平)。如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部,则将对其进行裁剪,还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标,意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。
主要函数就是uglPolygon(),参数pData用于指明每个顶点的坐标,首尾两个点需要一致,所以其个数numPoints比多边形的实际顶点数要多一个,另外还需要指明前景色(边框)和背景色(填充)
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求,例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路,相应的方法有:
一般有两种算法来计算平面上给定n个点的凸包:Graham扫描法(Graham’s scan),时间复杂度为O(nlgn);Jarvis步进法(Jarvis march),时间复杂度为O(nh),其中h为凸包顶点的个数。这两种算法都按逆时针方向输出凸包顶点。
利用向量积(叉积)计算三角形的面积和多边形的面积: 向量的数量积和向量积: (1) 向量的数量积 (1) 向量的向量积 两个向量a和b的叉积(向量积)可以被定义为: 在这里θ表示两向量之间的角夹角
Spatial4j是一款java编写的空间计算开源库,支持ASL开源协议,支持地理空间计算。
github:https://github.com/Toblerity/Shapely
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
过冷水最近遇到了这么一个问题,有一系列点组成了如上图所示的封闭图形,该如何求面积?
算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
在《三维凸包》中我们学习了如何求三维空间中的点集凸包,本文来论述二维、三维甚至高位几何体的测度和重心的计算. 所谓测度,对于二维,指的是面积,对于三维,指的是体积. 所谓重心,指的是空间中一个特殊的点,如果该物体是质量分布均匀的话(所谓质量分布均匀,指的是密度函数是常数函数),则该物体关于该点力矩平衡.
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
*6.36(几何:正多边形的面积)正多边形是一个n条边的多边形,它的每条边的长度都相等,而且所有角的角度也相等(即多边形既是等边又等角的)。计算正多边形面积的公式是:
如果是矩形比较简单,直接判断四个点的范围,不能推广到多边,考虑到图形的凹凸就更复杂,考虑到程序需要直接拿来用罢了,
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库,其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理,减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明,每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识,计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇,通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败,官方文档中的推荐安装方式为:
Problem Description “ 改革春风吹满地, 不会AC没关系; 实在不行回老家, 还有一亩三分地。 谢谢!(乐队奏乐)”
一般测量功能主要表现在两方面,一是测量距离,二是测量面积。面积的测量是根据鼠标绘制的范围,通过地理坐标系的转换而计算出实际面积大小,距离的测量是根据鼠标在地图上绘制的点,实时计算出两点之间的实际距离。如何在3D场景中测量面积?下面我就在ThingJS平台实现鼠标任意点绘制多边形面积,计算绘制总长度和占地面积,支持在数字孪生可视化场景内任意绘制多边形并测量面积。
笔者在工作过程中遇到一个场景,需要批量判断点是否位于某个多边形,搜索了几个算法,发现过于复杂,本身理解就有困难,编成代码就更难了。
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
平面内多边形的计算,也就是平面坐标系内多边形的计算,已知各定点坐标,有顺序的,逆时针或者顺时针。根据给出坐标求面积。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢,其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先,先来
using UnityEngine; using Random = UnityEngine.Random; using System; using System.Collections.Generic; namespace SK.Framework { /// /// 算术相关拓展 /// public static class MathExtension { ///
今年疫情以来,工作都比较紧凑,没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能,作为前期调研,先探探路。 经过一番搜搜,找到一篇不错的文章。专门介绍,百度地图围栏的。地址如下:https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
比如已知 ΔABC 三个顶点的坐标 A:(x1,y1)、 B:(x2,y2)、 C:(x3,y3),对应的矩阵是这样:
面作为地图渲染的基本元素之一,在地图中可以代表各种形式的区域,例如海面、绿地等。面数据通常以离散点串形式存储,因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。
这怎么搞呢?他找到一个使用polygon计算matplotlib绘图对象面积的方法
本文提供一个简单的方法计算多边形面积,参考维基百科 实现代码: def polygon_area(polygon): """ compute polygon area polygon: list with shape [n, 2], n is the number of polygon points """ area = 0 q = polygon[-1] for p in polygon: area += p[0] * q[1]
前端开发中,hover是最常见的鼠标操作行为之一,用起来也很方便,CSS直接提供:hover伪类,js可以通过mouseover+mouseout事件模拟,甚至一些第三方库/框架直接提供了 hover API ,比如 jQuery 的 hover() 函数。大部分前端开发者在使用这些很方便的方法时,可能并没有思考过 hover 背后的实现原理。
通过图中的 y = f(x) ,可以大致知道: 有界且连续的函数f(x),有 a <=x <= b,有 f(x) >=0 也就是
一个直角三角形,短的直角边叫勾,长的直角边叫股,斜边叫弦。勾的平方加股的平方等于弦的平方,所以称之为勾股定理。
大学期间,ACM队队员必须要学好的课程有: l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外,我希望你们能掌握一些其它的知识,因为知识都是相互联系,触类旁通的。
有人问我,怎么判断一个点是不是在多边形内,本来想着把这个多边形分成一个又一个三角形,如图,
这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法,代码同样也很值得阅读和学习,这里也就不一一展开了,有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。
1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 int main() 4 { 5 int T,n,a,b; 6 while(cin>>T) 7 { 8 while(T--) 9 { 10 cin>>n; 11 int ans=1e+6; 12 for(int i=1;i<=n-1;i++) 13
来源为华中科技大学白翔老师。import numpy as np import shapelyfrom shapely.geometry import Polygon,MultiPoint #多边形 line1=[2,0,2,2,0,0,0,2] #四边形四个点坐标的一维数组表示,[x,y,x,y....]a=np.array(line1).reshape(4, 2) #四边形二维坐标表示poly1 = Polygon(a).convex_hull #python四边形对象,会自动计算四个点,最
计算点到多边形最短距离的基本原理是:依次计算点到多边形每条边的距离,然后筛选出最短距离。
2.1 基本工具介绍 2 2.1.1滑动的梯子上的猫 2 2.1.2智能画笔挥洒自如 7 2.1.3选了再做谋而后动 9 2.1.4公式输入即打即现 10 2.1.5动态测量功能多多 15 2.2文本命令应有尽有 18 2.2.1点可不简单 18 2.2.2直线面面观 22 2.2.3圆和圆弧很重要 23 2.2.4圆锥曲线条件多 24 2.2.5函数曲线最有用 25 2.2.6图形变换功能强 26 2.2.7对象组分合遮盖 28 2.2.8文本含变量表格 28 2.2.9测量招数真不少 31 2.2.10动画轨迹和跟踪 32 2.2.11对象属性有奥妙 38 2.3平面几何 40 2.3.1动态几何暗藏玄机 40 2.3.2动点定值眼见为实 42 2.3.3图案组合美不胜收 50 2.3.4课件制作初步体验 58 2.4代数运算 68 2.4.1符号计算力量大 68 2.4.2因式分解渊源长 70 2.4.3赋值语句真方便 72 2.4.4定义函数编程快 74 2.4.5复数联通数与形 77
/** * 二维ACM计算几何模板 * 注意变量类型更改和EPS * #include <cmath> * #include <cstdio> * By OWenT */ const double eps = 1e-8; const double pi = std::acos(-1.0); //点 class point { public: double x, y; point(){}; point(double x, double y):x(x),y(y){};
多边形的扫描转换是指: 把多边形的顶点表示转换为点阵表示。也就是知道多边形的边界,如何找到多边形内部的点,即把多边形内部填上颜色。
将3D的点转换为2D的点之后,再用之前链接2D点的方法去连接这些点,这个叫做线框渲染
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算,而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框,计算IOU也非常简单,有两种方法:
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 给定一个按顺序连接的多边形的顶点,判断该多边形是否为凸多边形。 注: 顶点个数至少为 3 个且不超过 10,000。 坐标范围为 -10,000 到 1
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由于噪声和光照的影响,物体的轮廓会出现不规则的形状,根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析,此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状,根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数,实现图像中轮廓的形状拟合。
自我开始在Wolfram工作起,我参与了一些不同的项目,对于第十二版来说,我主要的关注点在于用Wolfram语言复制均匀多面体的模型,以确保数据可以达到某个标准让模型更精确,包括精确的坐标、一致的面朝向和一个可以为每个固体创建网格模型的封闭区域。
在上一篇博客中说道了几何数据类型(点、线、面和集合)的定义,既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的,学习过C#的都知道,一个对象下面会有属性和方法,那么几何数据类型对应的也有其属性和方法。下图就能够反映出这些几何对象的类关系。
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