凸包问题是计算几何中的一个重要问题,它描述了一个点集中最小的凸多边形。在本文中,我们将探讨使用C语言来解决凸包问题的算法及其实现。
在二维欧几里得空间中,凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。如下图所示。计算凸包也就是求得外围(蓝线上)的那些点。
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👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着人工智能的不断发展,计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中,甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏,也被它“搞定了”。那么,计算机是如何进行数字手势识别的呢? 在进行数字手势识别时,将手势图中“凹陷区域”(该区域被称为凸缺陷)的个数作为识别的重要依据,如图 1所示: 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域(不存在凹陷区域)。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
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,就称该集合是凸的。
【导读】在机器学习中,支持向量机(SVM)算法是针对二分类任务设计的,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。训练算法构建一个模型,将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二元线性分类器;使用核技术还可以有效地执行非线性分类。迄今为止线性核技术仍是文本分类的首选技术。
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CGAL(Computational Geometry Algorithms Library)是一个开源的计算几何算法库,它提供了一套丰富的数据结构和算法来解决各种计算几何问题。它是一个功能强大、可靠、高效且易于使用的库。
最近在看python的算法书,之前在年前买的书,一直在工作间隙的时候,学习充电,终于看到这本书,但是确实又有点难,感觉作者写的代码太炫技 了,有时候注释也不怎么能看懂,终于想到一个方法,就是里面说的算法问题,我就百度python解决他,觉得这个挺好。
算法:凸缺陷是图像上的所有凹陷,是图像外轮廓和凸包之间存在的偏差。理解物体形状或轮廓的一种方法便是计算一个物体的凸包,然后计算其凸缺陷。每个缺陷区包含4个特征量:起点、终点、距离和最远点。起点和终点画一条直线,在最远点画个圆,构成凸缺陷区。
这是一个全新的系列,我们会给大家介绍凸优化(Convex Optimization)相关的内容。
凸包类型的题算法主要有三种:JarvisMarch 算法、Graham 算法和 Andrew 算法,这三种算法时间性能上递增。
所谓凸包,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,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有的点。维基百科对集合X的凸包(Convex Hull)有四个定义,分别为: The (unique) minimal convex set containing X --- 包含集合X的最小凸集合 The intersection of all convex sets containing X --- 所有包
所以本文来学习一下三维空间中凸包的一种直观算法——增量算法(increment algorithm)
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。
设将要加入p时,u的size是n,那么需要对向量(u[n-1]-u[n-1)和(p-u[n-2])进行叉乘,只要第二个向量位于第一个向量的逆时针处(也就是叉乘小于0),那么,此时p加入u,将会使得u不成为凸包,因此要删除最后加入的那个点。重复以上操作,直到加入p后,u仍然是凸包。
凸包(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的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1,...Xn)的凸组合来构造.在二维欧几里得空间中,凸包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,凸包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。
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法,即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。 POCS:Projections onto Convex Sets。在数学中,凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点,可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点,可以通过最小化该点和凸集内任何其他点之间的距离来计算。既然是
注意:轮廓就像从黑色背景中找到白色物体,通常情况下,预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
Computational Geometry Algorithms Library,CGAL,计算几何算法库。使用C++语言编写的,提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域,如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
地理围栏(Geo-fencing)是LBS的一种新应用,就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。在物流配送行业应用比较广,划分每个配送网点或者商家配送的范围,提高配送员的配送效率和服务的范围。
1 点集Q的凸包(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}的凸包。
特征矩可以帮助您计算一些特征,例如物体的质心,物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文:
凸包(Convex Hull)可以理解为能够包围给定点集的最小凸多边形,是计算机图形学及其相关领域中的一个重要问题,在游戏中进行物体碰撞检车时使用的包围盒其实就是凸包。
函数cv2.convexHull()构造的多边形是否是凸形的:True 函数cv2.approxPolyDP()构造的多边形是否是凸形的:False
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一、预备知识 image.png image.png 二、优化方法 1. 利用决策单调性 image.png 2. 分治优化 image.png 相关文章:post1 3. 单调队列 image.png 4. 斜率优化 image.png 相关文章: bzoj1492 [NOI2007]货币兑换Cash 5. 凸包优化(Convex Hull Trick) image.png 相关文章:Convex hull trick 6. 凸包优化2 image.png 相关文章: post2 7. Knut
实现功能:求出二维平面内一对散点的凸包(详见Codevs 1298) 很神奇的算法——先将各个点按坐标排序,然后像我们所知的那样一路左转,求出半边的凸包,然后反过来求另一半的凸包 我以前正是因为总抱着想一步到位的想法,所以每次都跪得很惨(HansBug:事实上这次是我这辈子第一次A掉凸包题) 然后别的没了,就是凸包的基本思想 (顺便输出凸包周长C和面积S) 1 type arr=array[0..100005] of longint; 2 var 3 i,j,k,l,m,n,m1,m2:long
当沿着Convex hull逆时针漫游时,总是向左转在极坐标系下按照极角大小排列,然后逆时针方向漫游点集,去除非Convex hull顶点(非左 转点)。
在MMORPG游戏中,针对一些范围伤害的计算,会涉及到碰撞/相交检测。在传统的2D或2.5D游戏中,或者要求不那么精确的3D游戏中,这种相交检测可以简化为平面上圆形与各种形状(如圆形、矩形、扇形等)是否相交的检测^1^,但是当考虑上飞行、跳跃等逻辑后,就必须进行3D空间的相交检测了,此时就需要借助物理引擎的功能。
2、若$p_{i{(i > 3)}}$在直线$p_{i - 1}, p_{i - 2}$的右侧,则不断的弹出栈顶,直到该点在直线左侧
Ultimate Weapon Time Limit: 2000MS Memory Limit: 131072K Total Submissions: 2430 Accepted: 1173 Description In year 2008 of the Cosmic Calendar, the Aliens send a huge armada towards the Earth seeking after conquest. The humans now depend on their ultimate weapon to retain their last hope of survival. The weapon, while capable of creating a continuous, closed and convex lethal region in the space and annihilating everything enclosed within, unfortunately exhausts upon each launch a tremendous amount of energy which is proportional to the surface area of the lethal region.
DBSCAN算法是一种很典型的密度聚类法,它与K-means等只能对凸样本集进行聚类的算法不同,它也可以处理非凸集。 关于DBSCAN算法的原理,笔者觉得下面这篇写的甚是清楚练达,推荐大家阅读: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN的主要优点有: 1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感。 3) 聚
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
AI 科技评论按:日前,在由上海财经大学交叉科学研究院(RIIS)主办,杉数科技有限公司协办的「现代运筹学发展讨论会」上,腾讯 AI Lab(腾讯人工智能实验室)主任张潼博士发表了精彩演说。作为机器学
从这个矩,你可以提取有用的数据,如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
在实际的视觉应用场景中,我们常常会遇到物体/元件的计数问题,而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连,对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法,包括:
来代替||w||,我们去求解 ||w||2 的最小值。然后在这里我们还忽略了一个条件,那就是约束条件,在上一篇的公式(8)中的不等式就是n维空间中数据点的约束条件。只有在满足这个条件下,求解||w||2的最小值才是有意义的。思考一下,若没有约束条件,那么||w||2的最小值就是0,反应在图中就是H1和H2的距离无限大那么所有点都会在二者之间,都属于同一类,而无法分开了。
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。
中间部分,小部分内容摘自百度百科 结尾部分,小部分内容摘自http://blog.sina.com.cn/u/1885661061 卡特兰数是组合数学中一个常出现在各种计数问题中出现的数列。这是一个很神奇的数列,就像黄金分割点在大自然中被神奇的应用。组合数学中也有很多问题是关于卡特兰数的。 卡特兰数的前几项是1, 1, 2, 5, 14, 42, 132, 429, 1430, 4862, 16796, 58786,……..如果你发现测试数据里有这些数字,就表明,哎,这道题目可能是特斯拉数的应用。 卡特
补充知识:opencv python 轮廓特征/凸包/外接矩形/外接圆/拟合矩形/拟合直线/拟合圆
本文主要介绍基于OpenCV的两种不同方法实现粘连大米分割计数,并给详细步骤和代码。
线性和非线性分类 两个子集是线性可分的,如果存在一个超平面将每组的元素的所有元素的一组驻留在另一侧的超平面其他设置。我们可以描述它在2D绘图中通过分离线,并且在3D绘图通过一个超平面。 根据定义,线性
求凸包的最小覆盖圆的半径。事实上就是在求完凸包以后再求一下最小覆盖圆即可了。
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时,通常需要使用多边形逼近一个轮廓,使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能,OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
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我们有时候需要求取某一个物体重心,这里一般将图像二值化,得出该物体的轮廓,然后根据灰度重心法,计算出每一个物体的中心。
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