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光怪陆离的世界之Delaunay三角剖分和Voronoi图

其中最著名的问题就是 Voronoi 图（也有文献称之为Thiessen 多边形，即泰森多边形），Voronoi 图是一种将平面分裂成许许多多的多边形区域（称之为瓦片），每块瓦片内部有一个点称之为该瓦片的生成点...）. ps: 这里提一嘴，水立方的外围就是Voronoi图....就像下图这样 一旦泰森多边形，或者说 Voronoi 图被构建，则估算多边形的面积就是轻而易举的事情....例如，你要考察南昌市的基站的覆盖面积情况，你的边界最好是划定在南昌市，如果划定到江西省的话，则 CV 值将变得很大. 这显然是不合理的. 说了这么多，Voronoi图 和三角剖分的关系是什么呢?...b、c、d、e，则abcde就是 Voronoi图的一个多边形.

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    【译】图上的深度学习综述 五、图自编码器

    在本节中，我们将首先介绍图自编码器，然后转向图变分自编码器和其他改进。表 4 总结了所调查的 GAE 的主要特征。...SDNE 的整体架构如图 7 所示。 图 7：SDNE 框架经许可转载自 [76]。使用深度自编码器保留节点的第一和第二级邻近度。...对于没有节点特征的图，可以使用节点的单热编码。 作者证明了 GC-MC 对二分图推荐问题的有效性。...对于均值和方差矩阵的编码器，作者采用 [36] 中的 GCN： 然后，可以通过最小化变分下界来学习模型参数 [91]： 但是，由于需要重建整图，因此时间复杂度为O(N^2)。...受 SDNE 和 G2G 的启发，DVNE [82] 通过将每个节点表示为高斯分布，为图数据提出了另一种 VAE。

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    玩转数据地图系列之——地图上的迷你条形图

    一周前更新了一篇数据地图上的气泡散点图的内容，不知怎地，这段时间就是跟地图死磕上了，今天还是数据地图，不过是在数据地图上呈现条形图、柱形图。...之前的一篇因为有现成的作图包支持，geom_scatterpie函数不用花费太大力气就解决了数据地图上的气泡散点图问题。...可是到目前为止我还没有发现支持对应坐标位置的条形图、柱形图，这一篇是参考了知乎上大神提供的思路。...年的某经济度量指标（虚构）N15、N16和环比增长率Ratio。...ggplot的现有图层图形中是没有直接根据点坐标生成条形图、柱形图的，所以这里我们只能曲线救国，使用线条图和误差线来进行模拟。

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    【从零学习OpenCV 4】图像距离变换

    与街区距离相似，棋盘距离也是假定两个像素点之间不能够沿着连线方向靠近，像素点只能沿着X方向和Y方向移动，但是棋盘距离并不是表示由一个像素点移动到另一个像素点之间的距离，而是表示两个像素点移动到同一行或者同一列时需要移动的最大距离...labels：二维的标签数组（离散Voronoi图），与输入图像具有相同的尺寸，数据类型为CV_32S的单通道数据。...函数第三个参数是原图像的Voronoi图，输出图像是数据类型为CV_32S单通道图像，图像尺寸与输入图像相同。...该函数原型在对图像进行距离变换的同时会生成Voronoi图，但是有时只是为了实现对图像的距离变换，并不需要使用Voronoi图，而使用该函数必须要求创建一个Mat类变量用于存放Voronoi图，占用了内存资源...，因此distanceTransform()函数的第二种函数原型中取消了生成Voronoi图，只输出距离变换后的图像，该种函数原型在代码清单6-2中给出。

    1.3K20

    图网络中不同相邻节点的权重学习；图上的对比学习

    Node2Seq: Towards Trainable Convolutions in https://arxiv.org/pdf/2101.01849.pdf 用于节点特征学习的图神经网络方法，它们通常遵循邻近信息聚合方案来学习节点特征...尽管已取得了出色的性能，但仍很少探索针对不同相邻节点的权重学习。在这项工作中，我们提出了一个新颖的图网络层，称为Node2Seq，以学习具有针对不同相邻节点的可训练权重的节点嵌入。...实验结果证明了我们提出的Node2Seq层的有效性，并表明提出的自适应非本地信息学习可以提高特征学习的性能。 ? ? ?...Representation Learning by Contrastive https://arxiv.org/pdf/2101.11525.pdf 图表示学习是在线社交网络，电子商务网络，WWW和语义网等各个领域中应用程序的一项重要任务...对于无监督的图形表示学习，许多算法（例如Node2Vec和Graph-SAGE）都使用“负采样”和/或噪声对比估计损失。

    1.7K21

    使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论

    有时候，我们需要从地图上爬取用户对某些地点或商家的评价和评论，这样我们就可以分析用户对不同地区或行业的态度和偏好。但是，如何从地图上爬取用户评价和评论呢？...使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的基本思路是：首先，使用Puppeteer启动一个浏览器实例，并设置代理IP，以避免被目标网站识别和封禁。...最后，使用Puppeteer获取详情页面中的用户评价和评论，并保存到本地文件或数据库中。正文下面我们将详细介绍使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的具体步骤和代码。1....我们成功地从百度地图上爬取了北京饭店的用户评价和评论，并打印到了控制台中。我们可以根据自己的需要，将这些数据保存到本地文件或数据库中，以便后续分析和使用。...结语本文介绍了一种使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的方法，它可以帮助我们获取用户的反馈和意见，分析用户的需求和喜好。

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    用R在地图上绘制网络图的三种方法

    作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源 地理网络图与传统的网络图不同，当引用地理位置进行节点网络可视化时，需要将这些节点放置在地图上，然后绘制他们之间的连结...（LON和LAT）和国家名字，这些就是之后要在地图中展现的节点，下面我们需要在这些节点之间随机创建一些连结，方便之后将不同国家连起来。...数据集，xend和yend指定连线的起始和重点，按照category着色，根据weight来指定连线的粗细。...方法二：ggplot2+ggraph ggplot2有一个名叫gggraph的扩展包（点我了解更多的ggplot2扩展包）专门为网络图的绘制添加了geoms美学，它可以帮助我们对节点和连线使用单独的标度...下面创建第一个需要覆盖在地图上的图层——各节点之间的连线(edges)。

    2.8K20

    以图搜图：基于机器学习的反向图像检索

    如下图2，我们可以看到第一层辨认出的图像中锐利的边缘信息，中间层将这些边缘整合为车轮和车身的形状，然后最后一层做出了完整的断言——这是一张汽车图片。在实际使用中，CNN往往有很多层。 ?...新生成的图像在Z轴上变得”更深“了（与长度和宽度相对的），而且这个“深度”封装了已经学习到的特征。 爱因斯坦有没有说过：“如果你不能解释的更简单一点，就用GIF。”...然而，金发狗和其他两只动物之间的直线距离却大致相等。所以在图像搜索中，我们更喜欢用具有最相似变化模式（余弦距离），而不是用具有相似大小（欧氏距离）的值来识别向量。 给力！...为了有效地存储和访问大量不断增长的图像数据，我们使用PostgreSQL 数据库（https://www.postgresql.org/）。...图7：使用图像搜索API的Commercetools演示应用程序。 还有可以应用于产品推荐到图像认证等等，还有更多更多的应用场景。

    2.4K10

    点云处理算法整理（超详细教程）

    常见三角网格划分_voronoi图和Delaunay三角剖分 五. PCL曲面聚类分割算法优缺点分析 六. 区域增长算法、欧几里得聚类算法 七....常见三角网格划分_voronoi图和Delaunay三角剖分 https://blog.csdn.net/tuibianyanzi/article/details/51886916 Voronoi图的定义...： Voronoi图:计算几何里的一种基于距离的平面划分方法。...Voronoi图是Delaunay三角剖分的对偶图。Voronoi图的每条边是由相邻种子点（节点）的垂直平分线构成，在边上的点到两个种子点（节点）的距离相等。...定义3：如果点集V的一个三角剖分T只包含Delaunay边，那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分 Voronoi图和Delaunay三角剖分的对偶关系：Voronoi图的一个顶点同时属于三个Voronoi

    5.3K40

    基于OpenCL的图像积分图算法改进

    在opencl环境下编程，与我们在CPU上的传统编程思想有一些差异，这些差异看似微不足道，但往往是细节决定成功，就是这些看似微不足道的差异，在多核的GPU上被无限放大，导致同一种算法在GPU和CPU运行效果有着巨大的差别...之前写过一篇文章《基于OpenCL的图像积分图算法实现》介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概念的朋友可以先参考这篇文章)，并基于这个基本原理提供了kernel实现代码.但经过这两个月的实践检验...第一步(integral_block)将整个图像分为4x4的小块，分别计算局部积分图。 ?...(4x4分块的局部积分图)作为输入输入矩阵(dest) // 将上第二个kernel计算的分组前缀和作为输入输入矩阵(vert) // 对dest每个4x4块数据加上vert对应的上一组增量，结果输出到...(dest) // 将第四个kernel计算的分组前缀和作为输入输入矩阵(vert) // 对dest每个4x4块数据加上horiz对应的上一组增量，结果输出到dest_out // dest_out就是最终的积分图

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    基于OpenCL的图像积分图算法实现

    https://blog.csdn.net/10km/article/details/50865902 积分图的概念 图像积分图算法在图像特征检测中有着比较广泛的应用，主要用于规则区域特征值的计算...从公式（2）和公式（3）可以看出，积分图的算法类似于前缀和计算(prefix sum) 对于只有一行的像素的图像，它的积分图就是其前缀和数组 所以,如果要用OpenCL并行计算图像矩阵A的积分图，...可以把积分图算法分拆成两个步骤： 首先计算矩阵A在x方向的前缀和矩阵A1 然后再在计算矩阵A1在y方向前缀和矩阵A2,A2就是图像矩阵A的积分图矩阵。...方向前缀和计算和2次矩阵转置 下面是主机端的部分实现代码： /* * 计算图像的积分图/积方图， * 返回积分图矩阵对象 * is_square为true时为积方图对象 */ gray_matrix_cl...《基于OpenCL的图像积分图算法改进》 参考文章 《AdaBoost人脸检测算法1（转）》 《基于OpenCL的图像积分图算法优化研究》

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    图上的不均衡数据怎么处理？新加坡国立大学最新《不均衡图学习》综述，详述问题、技术和未来方向

    这就促使了不均衡图学习这一研究领域的出现，其旨在纠正这些数据分布偏倚，以获取更加均衡准确的模型性能。 在本survey中，我们全面回顾了图上的不均衡学习文献。...例如，在分类任务中，标记数据（如图像或文档）的分布可能集中于某些大类中，导致标签分布不均衡。这种数据不均衡可能显著影响训练过程。...然而，与之不同的是，图数据在本质上并不服从独立同分布（non-iid），并且具有多方面的结构特征（如节点度数等）。直接将这些方法应用于解决图上的不均衡问题可能并不可行。...其逐年增加的文献数量反映了在图学习领域解决不均衡挑战的强烈需求。这些研究内容主要集中于解决图上的各种不均衡任务。每个任务，由于其独特的问题特征，需要研究专门的技术以有效解决其特定场景下的不均衡问题。...因此，在本survey中，我们重点研究不均衡图学习任务（Imbalanced Learning on Graphs，ILoGs），通过回顾和总结在解决图上的不均衡问题的背景下所涉及的相关问题和主要技术，

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    【Multi-UAV】多无人机实现凸多边形区域覆盖--Voronoi分割

    每个无人机的初始位置即是其控制的子区域的生成中心。 计算Voronoi图： 利用这些无人机位置，基于Voronoi分割算法生成整个区域的Voronoi图。...Voronoi图将给定的凸多边形区域划分为若干个子区域，每个子区域的所有点距离其所属的无人机最近。...这种动态调整可以通过实时更新无人机的当前位置和状态，然后重新生成Voronoi图。 边界处理： 对于凸多边形区域的边界，需要确保无人机的覆盖不会超过边界或者导致无法到达的区域。...步骤2：计算Voronoi图 基于初始位置生成Voronoi图，将整个区域分为5个子区域，每个区域与其对应的无人机最接近。 步骤3：任务分配 每架无人机负责覆盖其对应的Voronoi区域。...6.Voronoi分割的优势 减少路径重叠： Voronoi分割确保每个无人机的覆盖区域是唯一的，因此避免了多个无人机重复覆盖同一片区域，提升了整体覆盖效率。

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    国内首次！山东大学全新点云法向估计算法荣获SIGGRAPH最佳论文奖

    普通双势阱函数及修正后的函数图像 作者观察到，尽管定向一致性问题和法向精确性问题分别反映了全局和局部几何结构，但它们之间存在关联。...已有研究表明，空间 Voronoi 图能够描述局部几何结构，在法线准确估计方面具备优势。...因此，本文首先求解三维空间中的 Voronoi 图，然后以 Voronoi 顶点作为观测点，定义法向的全局一致性和局部精确性。...假设共有 M 个 Voronoi 顶点，那么卷绕数场的规范性可被描述为： 图 3....即使在稀疏、噪声、复杂（图 7）甚至只有线框（图 8）的模型上，该算法仍能获得高质量的法线信息和重建结果。 图 7. 复杂模型重建结果 图 8.

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    重新网格化（Remesh）

    ---- Delaunay网格优化 Delaunay优化，可以优化网格的连接关系，减少狭长三角形，保持网格顶点数目和位置不变。如下图所示，图2和图3是图1点云不同的三角化结果。...这些线也是相邻两点的垂直平分线。如果是曲面上的点，点之间的距离为曲面的测地距离。 Voronoi图和Delaunay三角化的图，互为对偶图。如图右所示。...---- 重心Voronoi图 重心Voronoi图，是一种特殊的Voronoi图，其每个区域的重心和其对应点重合。如右图所示，这就是一个重心Voronoi图。...---- 重心Voronoi优化 重心Voronoi优化，可以减少狭长三角形。它和Delaunay优化的区别是，它不仅优化网格顶点的连接关系，还要优化顶点的位置。...Remesh的目标有很多种，一般是应用驱动的，不同的应用所需要的性质是有差别的，即使是同一个性质，有时候是硬约束，有时候是软约束。

    3.4K30

    阿狗问道——算法几何

    这就是著名的Voronoi图（Voronoi diagram）计算问题。常常伴随该问题出现的是用于三角网格化的Delaunay三角剖分（Delaunay triangulation）。...图1:Voronoi图（左）与Delaunay三角剖分（右） 现在，我要去博物馆与朋友集合。...在前面的讲述中，Voronoi图的计算、地图叠合、画廊看守、光线跟踪算法等，都是针对计算几何早期的经典问题，而邮递员问题最早出现在图论中，运动规划更多地被用于机器人与数控机床，三维场景重建则属于计算机图形学的热门话题...在这支血液中，关于连续曲线曲面的理论研究颇为丰富，也衍生出了许多著名算法，它们形成了起源于1974年的计算机辅助几何设计（CAGD）。 计算机辅助几何设计集中研究计算机图像系统环境中曲面的表示和逼近。...上世纪六、七十年代，汽车、轮船制造业与计算机图形系统初遇，通过简单鼠标操作拖动控制网格即可调整设计光滑曲线的Bézier曲线应运而生，它的孪生兄弟de Casteljau算法可将控制网格在不断细分下达到同一条光滑曲线

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    在图上发送消息的神经网络MPNN简介和代码实现

    欢迎来到图神经网络的世界，在这里我们在图上构建深度学习模型。你可以认为这很简单。毕竟，我们难道不能重用使用正常数据的模型吗? 其实不是。在图中所有的数据点(节点)是相互连接的。...创建直接在图上工作的模型更为理想，因为我们可以获得更多关于图的结构和属性的信息。在本文中，我们将研究一种专门为此类数据设计的架构，即消息传递神经网络(MPNNs)。...当时，他的工作具有开创性，因为他使体系结构与众不同。实际上是最早可以在图上运行的卷积神经网络体系结构之一。 Duvenaud等人创建的消息传递体系结构。...他将模型定义为可区分的层的堆栈，其中每一层是传递消息的另一轮。修改自[1] Li等人在2016年对此构架进行了另一尝试[2]。在这里，他们专注于图的顺序输出，例如在图[2]中找到最佳路径。...然后，我们使用获得的消息和该节点的先前隐藏状态来更新节点Vt的隐藏状态。 有3个主要方程式定义图[3]上的MPNN框架。从相邻节点获得的消息由以下公式给出： 从邻居节点获取消息。

    1.6K20

    Unity 之 ShaderGraph 实现火焰效果入门级教程

    一，效果展示 老规矩，直接上效果图： 没学习Shader Graph之前：我靠 ！这效果有点牛啊，那个大佬写的？ 学习了Shader Graph之后：我去 ！就这？岂不是有手就行？...---- 二，原理介绍 通过Tiling And Offset节点分别对Voronoi泰森多边形节点和Gradient Noise渐变噪声节点进行偏移移动，然后通过颜色，贴图各种叠加和透明度设置，从而到达模拟火苗的动态效果...”，y值调整为-0.5)，创建Tiling And Offset铺满和偏移节点和Voronoi泰森多边形节点，Vector1节点控制细胞密度大小(将其设置公开命名为“VoronoiCell”，默认值为2...)，连接如下： 这样我们就得到了两种形式的向上移动的图像了 控制“火势”强弱 创建Power乘方节点(控制Voronoi边缘强度)和Vector1节点用于控制幂指数（将其设置公开，命名为“Density...”，默认值为1）将Vector1和Voronoi连接到Power输入，如下图： 效果叠加 创建Multiply乘法节点，将Gradient Noise节点和计算后的Power节点输出组合起来，效果如下

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