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问题

定义1:平面上的点集,如果以该集合中的任意两点P和Q为端点构成的线段属于该集合,就称该集合是的。 定义2:一个点集S的是包含S的最小集合。...定理:任意包含n > 2个点的集合S的是以S中的某些点为顶点的凸多边形。(如果所有点是共线的,多边形退化为线段) 因此,直观看来,任意的凸多边形都是集合。...问题是为一个包含n个点的集合构造一个。 根据上面的定理设计了一个基于线性规划的算法来判断能否构造。...算法描述如下: 两点确定一条直线(线段),因此,在n个点的集合中的点i和j可以确定一条直线,当且仅当其余n-2个点位于该直线上或者是该直线同一侧时,点i和j的连线才是的一部分边界。...ax+by-c=0;其中a=y2-y1;b=x1-x2;c=x1*y2-y1*x2,将剩余的点的坐标带入该方程,如果都是f >= 0或者都是f <= 0,说明(x1,y1),(x2,y2)构成的线段是的边界

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三维

缘起 众所周知,二维可以使用 Graham 扫描 内解决....本题的思路是显然的——首先计算出三维,然后计算虫子到的各个三角面的距离,然后这些距离取最小就是答案. 计算点到面的距离是很简单的. 只需要使用平行六面体的体积除以平行四边形底面的面积即可....所以本题的关键是计算三维. 首先,我们知道计算二维的算法是 Graham 扫描. 它其实本质上讲是一种增量算法. 什么是增量算法? 这涉及到一些算法的基本思想. 这里清晰的阐述一下....那么放到三维,怎么使用增量算法求三维呢? 其实和 Graham 扫描是一样的. 就是伊始选定四个不共面的点组成初始的四面体,这是待求解的的初始状态....然后不断的,一个一个的往点集中加入点,与此过程中不断的修改(或者说维护) (下面简记 CH Convex Hull) 的样子. 直至成功加入最后的点,则就构建完毕了.

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Python及多边形面积教程

一般有两种算法来计算平面上给定n个点的: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为顶点的个数...这两种算法都按逆时针方向输出顶点。 Graham扫描法 用一个栈来解决问题,点集Q中每个点都会进栈一次,不符合条件的点会被弹出,算法终止时,栈中的点就是的顶点(逆时针顺序在边界上)。...计算多边形面积 (1)顺时针给定构成的n个点坐标,叉乘法求多边形面积: ?...(b)对排号最后的一个点,扫描算法里没有任何删除该点的机制,但是这点也不影响算法给出的准确性。...以上这篇Python及多边形面积教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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问题之GrahamScan解法

继上一篇问题的蛮力解法,本篇将介绍问题的GrahamScan解法。...这样就建立起了所有点到P0的极坐标 第三步: image.png 这里首先选择三个点压栈,这三个点肯定构成的是非右转关系 看P3 image.png 可以发现P3和P2P1构成右转关系,因此考虑把P2从点中排除...,然后把P3加入到栈中,继续向前探进 第四步: image.png 这里P3P4P5都不构成右转,因此都放入到栈中, 第五步: image.png P6P5P4构成右转关系,因此需要删除...知道所有点都遍历完 第七步: image.png 上图构成的就是包了(包括P0) 通过上面的几个步骤相信大家已经领悟到其中的奥妙了,下面贴出主要代码: /* 计算 */ void CalculateConvexHull2...下一篇将介绍问题的GrahamScan和分治的结合算法。

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计算几何之求

给出平面上的一堆点,能够包住它的最小凸多边形就称为。 求有很多种算法,这里用的是安德鲁算法 它包含以下步骤: 将给定的点集合按照升序排列。...x相同的话,按照y坐标升序排列 按照下列流程创建的上部 将排序后的点按照x坐标从小到大的顺序加入U。如果新加入的点使得U不再是凸多边形,那么就逆序删除之前已经插入U的点,直到U为凸多边形。...按照下列流程创建的下部 将排序后的点按照x坐标从大到小的顺序加入L。如果新加入的点使得L不再是凸多边形,那么就逆序删除之前已经插入L的点,直到L为凸多边形。...以点集U为例,如何判断加入点p之后的点集是否是呢?...重复以上操作,直到加入p后,u仍然是。 这里要注意的是,p严格位于前两个点组成的向量的逆时针方向时,才能删除前一个点!!!

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问题之蛮力解法

问题 首先解释什么叫做问题: 1  点集Q的(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内。...下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...p12}的。 image.png 2  一组平面上的点,求一个包含所有点的最小的凸多边形,这就是问题了。...fr=aladdin 首先解决问题是用蛮力解决的,从图上可以很明显的看出,每个点构成的三角形任意一点都不在任意三点构成的三角形内部(如果有的话,那么这个点就不是点) 按照这个原理,我们就很容易的想到用四层循环解决问题...前三层用来选择三个点,最后一层用来筛选出不是点(一个点在三角形内部,用面积或是其他数学知识可解决) 需要注意的是前三层选择点的时候,需要避开相同点 和 已经是内部的点 非常简单、直接的算法...PointIsInner(pArray[x],pArray[y],pArray[z],pArray[i])) mark[i]=true; } } } } } /* 打印

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C++ OpenCV检测

指如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部,则称集合A是形的。简单点理解,就是一个多边型,没有凹的地方。...(壳)能包含点集中所有的点,检测常应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。 一个轮廓可以有无数个包围它的外壳,而其中表面积最小的一个外壳,就是。...相关API OpenCV中提供了函数convexHull()用于对物体轮廓进行检测,对形状的缺陷分析时使用 void convexHull( InputArray points, OutputArray...clockwise:方向的标志位。如果是true,那么是基于顺时针方向,如果是false,那么是基于反时针方向。...的处理代码 ? ? ? 下面是显示效果 ? 我们再换几个图像试试看看效果 ? ? ---- -END-

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Android OpenCV(三十八):检测

(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。在一个实数向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的集的交集S被称为X的。...X的可以用X内所有点(X1,...Xn)的组合来构造.在二维欧几里得空间中,可想象为一条刚好包着所有点的橡皮圈。...用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能包含点集中所有的点。 ? 缺陷 ?...缺陷 如图所示,黑色的轮廓线为convexity hull(),而convexity hull()与手掌之间的部分为convexity defects(缺陷)....参数二:hull,输出点索引集合。索引指的是第一个参数中二维点集的索引。 参数三:clockwise,方向标志位。true时,顺序为顺时针方向;false时,顺序为逆时针方向。

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POJ 1113--Wall(计算)

400 300 400 400 500 400 500 200 350 200 200 200 Sample Output 1628 Hint 结果四舍五入就可以了 不是直接求...,围住城堡的所需的最小距离,这个是的长度,但是建造的围墙和城堡之间还有一个距离L,所以所求周长比长度要多几段圆弧,所有圆弧的角度和为360°360°360°,所以再加上一个半径为L的圆周长即为所求...p1, point p2) { //返回平面上两点距离 return sqrt((p1 - p2)*(p1 - p2)); } int n, res[MAX]; //ans为点集坐标...int top = 1; point p[MAX]; //x存放点集 bool cmp(point a, point b) { if (a.y == b.y) return a.x...p0.y); } void Graham(int n) { int i, len; //top模拟栈顶 sort(p, p + n, cmp); //少于3个点也就没有办法形成

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番外篇: 及更多轮廓特征

计算及更多轮廓特征。图片等可到文末引用处下载。 多边形逼近 前面我们学习过最小外接矩和最小外接圆,那么可以用一个最小的多边形包围物体吗?... 跟多边形逼近很像,只不过它是物体最外层的""多边形:集合A内连接任意两个点的直线都在A的内部,则称集合A是形的。...如下图,红色的部分为手掌的,双箭头部分表示缺陷(Convexity Defects),缺陷常用来进行手势识别等: # 1.先找到轮廓 img = cv2.imread('convex.jpg'...cv2.THRESH_OTSU) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2) cnt = contours[0] # 2.寻找...,得到的角点 hull = cv2.convexHull(cnt) # 3.绘制 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.polylines

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原 初学算法 - 求的Garhams

所谓,就是一个计算几何(图形学)中的概念。用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,就是将最外层的点连接起来构成的多边型,它能包含点集中所有的点。...维基百科对集合X的(Convex Hull)有四个定义,分别为: The (unique) minimal convex set containing X            ---  包含集合...                --- 集合X中所有单一顶点的集合     对于二维,不如我们把平面上的一些点想象为“钉子”,而你正将一个橡皮筋撑的足够大,以至于所有“钉子”都在你的橡皮筋包围的区域里...“啪”的一声,橡皮筋会尽可能的收缩到极致,而这时撑起橡皮筋的这些“钉子”构成的集合, 也就是。     通过观察,我们可以知道“最左”和“最右”的两个点一定在构成的集合里。...另外,如果我们按照顺时针方向观察,如P->Q->R,在每一个点上都是“右拐”的(当然,也可能构成一条直线)。

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