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在增加多边形面积后查找多边形内部的坐标值

，可以通过以下步骤实现：

确定多边形的顶点坐标：首先，需要知道多边形的顶点坐标。多边形可以由一系列的顶点坐标连接而成，可以通过给定的数据或者用户输入来获取这些坐标。
计算多边形的面积：使用多边形的顶点坐标，可以利用数学公式计算多边形的面积。常用的计算方法有三角形面积法、行列式法等。根据具体情况选择合适的计算方法。
增加多边形的面积：如果需要增加多边形的面积，可以通过在多边形内部添加新的顶点来实现。添加的顶点可以根据需要进行调整，以达到所需的面积增加效果。
查找多边形内部的坐标值：在增加多边形面积后，可以使用点-多边形相交算法来判断一个点是否在多边形内部。常用的算法有射线法、奇偶规则法、Winding Number算法等。根据具体需求选择合适的算法进行实现。

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相关搜索:Shapely / Pyproj查找由纬度和经度创建的多边形的面积(以m^2为单位)在geopandas中融合后删除多边形的内线在Mapbox Studio中增加多边形的笔划宽度在Unity中，我如何得到一个2d多边形对撞机，它是一个大对撞机的面积减去大对撞机内部的一些小对撞机的面积？在多边形点的二维阵列中查找最近的点在边上添加点并拖动这些点后重新绘制多边形会绘制奇怪的线条将矩形放置在多边形内部的算法有没有办法在openlayers中获得修改后的多边形的新坐标？检查点是否在多边形内部的最有效方法此Python包/函数用于使用地理坐标获取一个多边形在另一个多边形中所覆盖的面积百分比

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一篇文章带你玩转PostGIS空间数据库

、求边界、求大边形里有多少小多边形…在多维的世界里为所欲为。...每种投影方案都有优点和缺点，一些投影保留面积特征；一些投影保留角度特征，如墨卡托投影（Mercator）；一些投影试图找到一个很好的中间混合状态，在几个参数上只有很小的失真。...多边形的环必须闭合内环必须位于外环的内部环不能自相交（它们不能相互接触，也不能交叉）除了在某个点接触，环不能与其他环接触前两条是必须的。后面两条则是非必须设置的。...，而在于使用它们作为匹配参数来查找彼此之间具有特定关系的几何图形。...一些GIS系统通过在客户端接口中包含更改管理功能来跟踪用户的编辑数据操作，但这增加了客户端编辑工具的复杂性。

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Python实现图片查找轮廓、多边形拟合、最小外接矩形代码

1、概述经常用到轮廓查找和多边形拟合等opencv操作，因此记录以备后续使用。本文代码中的阈值条件对图片没有实际意义，仅仅是为了测试。原图为： ?...，可以自己设置，这里根据轮廓周长动态设置 approx = cv2.approxPolyDP(contours[i], epsilon, False) # 轮廓的多边形拟合 area = cv2.contourArea...，拟合出的多边形顶点数做筛选 if ration < 10 and area 20 and area < 4000 and approx.shape[0] 3 : # 对满足条件的轮廓画出轮廓的拟合多边形...在原轮廓基础上画出筛选后的轮廓（绿色部分，没有实际意义）： ? 补充知识：OpenCV python 轮廓(连通域)最小外接圆形原图:[cc.jpg] ?...以上这篇Python实现图片查找轮廓、多边形拟合、最小外接矩形代码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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基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现

所以我这里通过QT来做GUI，通过OpenCV将图像显示到QT窗体上，然后再QT窗体的图像区域内绘制多边形，多边形内部即为ROI。...均值坐标（Mean-Value Coordinates）在论文中提出了一个很重要的概念也就是均值坐标（Mean-Value Coordinates）。对于如下多边形内部的点： ?...都有一系列与多边形边界相关的坐标值： ?...使用过程程序源代码可参见文章最末的链接，是一个OpenCV结合QT的GUI的程序。编译运行后，点击"打开"按钮，界面会显示源图像： ?...点击"绘制"按钮，在源图像区域内绘制一个多边形，确定一个ROI： ? 准备一张想要融合的目标图像： ? 点击"融合"按钮，会加载目标图像，并会根据设置的位置，将源图像的ROI融合到目标图像中： ?

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OSG绘制空间凹多边形并计算其面积

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判断点是否在多边形内的Python实现及小应用（射线法）

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：射线法：从判断点向某个统一方向作射线，依交点个数的奇偶判断；转角法：按照多边形顶点逆时针顺序，根据顶点和判断点连线的方向正负（设定角度逆时针为正...）求和判断；夹角和法：求判断点与所有边的夹角和，等于360度则在多边形内部。...面积和法：求判断点与多边形边组成的三角形面积和，等于多边形面积则点在多边形内部。...面积和法涉及多个面积的计算，比较复杂，夹角和法以及转角法用到角度计算，会涉及反三角函数，计算开销比较大，而射线法主要涉及循环多边形的每条边进行求交运算，但大部分边可以通过简单坐标比对直接排除，因此这是比较好的方法

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【MATLAB】进阶绘图 ( fill 填充二维多边形 | fill 函数 | 绘制文字 | text 函数 )

fill 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fill.html fill 函数用于填充二维多边形 , 可以绘制出带色彩的二维空间 x,...y 坐标系中的多边形 ; 使用 plot 函数绘制多边形 , 只会将多边形的边连接起来 ; 使用 fill 函数绘制多边形 , 将多边形连接起来 , 并在中心填充上指定的颜色 ; 2、绘制八边形在坐标系的中心...17)'* pi / 8; % 生成 x, y 坐标值 x = sin(t); y = cos(t); % 绘制第 1 张图 subplot(1, 2, 1); % 绘制线图 plot(x, y)...(x,y) 位置绘制 ‘text’ 字符串 , 后面可以带长度不固定的成对出现的 '属性名称' , 属性值参数 , 用于设置文本的各种属性 ; 代码示例 : % 在 (0, 0) 位置绘制 "Hello...40, 'HorizontalAlignment', 'center'); 2、代码示例代码示例 : % 生成角度值序列 t = (1 : 2 : 17)'* pi / 8; % 生成 x, y 坐标值

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高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2

从地图上可以看出，这邻近的9个格子，前缀都完全一致。都是wtw37。如果我们把字符串再增加一位，会有什么样的结果呢？Geohash 增加到7位。...Z 阶曲线通过交织点的坐标值的二进制表示来简单地计算多维度中的点的z值。一旦将数据被加到该排序中，任何一维数据结构，例如二叉搜索树，B树，跳跃表或（具有低有效位被截断）哈希表都可以用来处理数据。...上图就表示出了球面上个一个球面矩形投影到正方形一个面上的情况。经过实际计算发现，最大的面积和最小的面积相差5.2倍。见上图左边。相同的弧度区间，在不同的纬度上投影到正方形上的面积不同。...本文没有介绍到的 S2 的实现还有很多很多，各种向量计算，面积计算，多边形覆盖，距离问题，球面球体上的问题，它都有实现。 S2还能解决多边形覆盖的问题。...对点，折线和多边形的集合进行快速的内存索引。针对测量距离和查找附近物体的算法。用于捕捉和简化几何的稳健算法（该算法具有精度和拓扑保证）。用于测试几何对象之间关系的有效且精确的数学谓词的集合。

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计算几何笔记

在平面中，向量$v$和$w$的叉积等于$v$和$w$组成的三角形的有向面积的两倍记$cross(v,w)$表示两向量的叉积，若$cross(v,w) > 0 $则说明$w$在$v$的左侧，否则$w$...判断点是否在多边形内部基本思想：从点$P$向右做一条射线，判断从无限远处到点$P$，射线穿过了几条边有两种需要特判的情况 1.射线与某条边重合，该边不统计入答案 2.射线与端点重合此时，我们钦定边是由编号小的连向编号大的...(k > 0 && d2 0) wn++;//点在右，上下穿 return wn & 1; // 1：内 2：外 } }//判断点是否在多边形内部...凸多边形的宽度凸多边形最小面积外接矩形凸包-Andrew算法首先按照$x$为第一关键字，$y$为第二关键字从小到大排序，并删除重复的点用栈维护凸包内的点 1、把$p_1, p_2$放入栈中...(k > 0 && d2 0) wn++;//点在右，上下穿 return wn & 1; // 1：内 2：外 } }//判断点是否在多边形内部

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OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类

而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能，主要是有三个：自动的图像灰度与二值化，根据输入的步长与阈值，得到半径实现了轮廓查找功能，可以查找所有轮廓，然后在此基础上基于几何矩的计算实现各种基于几何特征的过滤...这样就可以通过它实现基于几何形状面积的大小分类。需要说明的是这里的面积是基于像素单位的，主要是利于几何矩进行计算得到。...圆度圆度的公式可以表示为当C等于1时候，该形状表示一个完美的圆形当C趋近于0的时候，该形状表示接近于直线的多边形或者矩形。...当C值在0.75 ~ 0.85之间的时候，多数的时候表示与矩形或者等边的多边形出现。...说白了就是可以根据参数过滤凸多边形还是凹多边形，输入的参数一般在0~1之间，最小为0，最大为1。

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OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类

OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类一：方法二值图像几何形状提取与分离，是机器视觉中重点之一，在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛，OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具...而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能，主要是有三个：自动的图像灰度与二值化，根据输入的步长与阈值，得到半径实现了轮廓查找功能，可以查找所有轮廓，然后在此基础上基于几何矩的计算实现各种基于几何特征的过滤...这样就可以通过它实现基于几何形状面积的大小分类。需要说明的是这里的面积是基于像素单位的，主要是利于几何矩进行计算得到。圆度圆度的公式可以表示为 ?...当C等于1时候，该形状表示一个完美的圆形当C趋近于0的时候，该形状表示接近于直线的多边形或者矩形。当C值在0.75 ~ 0.85之间的时候，多数的时候表示与矩形或者等边的多边形出现。 ?...凸度表示几何形状是凸包还是凹包的度量。说白了就是可以根据参数过滤凸多边形还是凹多边形，输入的参数一般在0~1之间，最小为0，最大为1。一般圆形多会大于0.5以上 ?

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多边形的点序

Q: 如何确定多边形点序是顺时针还是逆时针呢？ A: 对于凸多边形，可以方便的用多边形面积的符号得到点序。...)为顶点的带符号的凸多边形面积定义为： [其中，|*|是矩阵行列式] 展开可写为： [l9ai1628ct.png] 由面积符号确定点序需要注意的是，点序（顺时针、逆时针）是与坐标系相关的。...在x轴水平向右，y轴水平向上的情况下，如果A>0, 则点序为逆时针，如果A<0，则点序为顺时针。...[左图为逆时针，右图为顺时针] 这里没有说A=0的情况，个人猜想是：abs(A)是普通意义上的面积，凸多边形面积不为0。...回归完后再调整为与标注一致。

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【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 05 Rasterization 1 (Triangles)

Raster在德语中就是screen的意思。...(0, 0) 每个像素坐标值由(x,y)表示，且x,y均为整数每个像素其实是一个小方框，像素中心点其实是(x+0.5,y+0.5) 屏幕覆盖范围是 (0,0) ~ (width, height) 下图中蓝色像素坐标值为...前面已经介绍了如何将空间中的物体变换成屏幕上的一个多边形，而实际上多边形的表示还可以进一步划分，即用一些基础的多边形来表示复杂的多边形。...这个其实在之前的笔记里有介绍，我们只需要通过叉乘即可知道点在三角形的内部还是外部。...image.png 三条边叉乘后的得到的向量方向不一致，所以可知 P 点在三角形外（注意 P 选取的是各个像素的中心点）。通过遍历所有像素，即可知道下图（右）中位于三角形的像素有哪一些了。

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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...那么怎么估算一个红点需要覆盖的城市面积呢? 我们只需要让这些红点成为生成点，然后生成上图对应的泰森多边形就行了....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....只需要计算泰森多边形面积的变异系数（CV）即可. 变异系数在统计学中的定义是标准差除以期望. 如果 CV 很大，则表明点集分布是一小撮一小撮这种，如果 CV 很小，表示点集的分布是均匀的....当然，靠近边界的泰森多边形的面积很大程度上受到边界的影响. 而这个边界是人为划定的.

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point inside 点在框内

判断一个点是否在一个图形内，而且考虑到计算效率，找到人家说的几种方法射线：从判断点向某个统一方向作射线，依交点个数的奇偶判断；转角：按照多边形顶点逆时针顺序，根据顶点和判断点连线的方向正负（设定角度逆时针为正...）求和判断；夹角和：求判断点与所有边的夹角和，等于360度则在多边形内部。...面积和：求判断点与多边形边组成的三角形面积和，等于多边形面积则点在多边形内部。...：k/N12^2 方法二：将整个坐标轴看成一个边长为12的正方形，然后在（-6，6）中随机出N（N越大越好，至少超过1000）个点，然后找出这N个点中有多少个点在阴影区域内，假设这个值为k，则阴影部分的面积为...然后重复这个过程100次，求出100次面积计算结果的均值，这个均值为阴影部分面积。对比分析：以上两个方法都是利用蒙特卡罗方法计算阴影部分面积，只是在处理的细节有一点区别。

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