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生成给定一组点的矩形坐标的算法

可以通过以下步骤实现：

首先，找到给定点集中的最左边点、最右边点、最上边点和最下边点，分别记为leftmost、rightmost、topmost和bottommost。
根据这四个点的坐标，可以确定矩形的左上角和右下角坐标。左上角坐标为(leftmost.x, topmost.y)，右下角坐标为(rightmost.x, bottommost.y)。
根据左上角和右下角坐标，可以计算出矩形的宽度和高度。宽度为rightmost.x - leftmost.x，高度为bottommost.y - topmost.y。
最后，可以根据左上角坐标、宽度和高度来生成矩形的四个顶点坐标。左上角为(leftmost.x, topmost.y)，右上角为(rightmost.x, topmost.y)，左下角为(leftmost.x, bottommost.y)，右下角为(rightmost.x, bottommost.y)。

这个算法可以应用于许多场景，例如图形处理、计算机视觉、地理信息系统等。在云计算领域，可以将该算法应用于数据分析、图像处理、地理数据可视化等任务中。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。对于该算法，可以使用腾讯云的云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）来搭建计算环境，使用云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）来存储和管理数据，使用云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）来存储图像和其他文件，使用人工智能服务（https://cloud.tencent.com/product/ai）来进行图像处理和数据分析。

请注意，以上仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求选择适合的腾讯云产品。

相关搜索:OpenGL:从一组已知的高度数据中生成视点正确的透视地形脊线的算法？从给定纬度和经度的固定距离生成随机地理点位使用生成器对算法进行基于属性的测试：“找到在给定序列中不出现的最小正整数”在给定一组x和y坐标的情况下，在javascript中获取曲线的方程。在给定世界空间坐标和图像坐标的情况下估计点的位置在给定平面上具有坐标的一组点的情况下，找出最大周长的简单多边形如何使用python生成均匀分布在以(0,0)为中心的40*40矩形区域上的随机点？如何在二维中生成均匀分布在矩形上的点？如何计算轴对齐最小边界框的面积，该最小边界框由至少属于一个给定圆的一组点组成如果给定的交叉点没有返回任何记录，是否可以阻止ogr2ogr生成shapefile？

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RepPoints：微软巧用变形卷积生成点集进行目标检测，创意满满 | ICCV 2019

box虽然有利于计算，但没有考虑目标的形状和姿态，而且从矩形区域得到的特征可能会受背景内容或其它的目标的严重影响，低质量的特征会进一步影响目标检测的性能。...The RepPoints Representation *** 如上面提到的，bounding box只是粗粒度的目标位置表示方法，只考虑了目标的矩形空间，没有考虑形状、姿态以及语义丰富的局部区域...为了解决上述的缺点，RepPoints使用一组自适应的采样点表示目标： [731ba5d9c3f0fe1873296ba9a497f368.png] $n$为表示目标的采样点总数，论文默认设置为9。...2) 目标的中心点在特征图上映射位置对应该特征点。对于第二阶段，只有特征点对应的第一阶段产生的伪预测框与目标的IoU大于0.5才被认为是正样本。...由于目标的分类只考虑第一组RepPoints，所以，特征点对应的第一组RepPoints产生的伪预测框于目标的IoU大于0.5即认为是正样本，小于0.4则认为是背景类，其它则忽略。

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【目标检测算法50篇速览】1、检测网络的出现

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【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 ExtremeNet（相比CornerNet涨点5.3%）

CornerNet是第一个将关键点用于目标检测的算法，ExtremeNet和它主要有2处不同，第一点是CornerNet的角点通常是在目标的外部，往往没有强烈的局部特征。...算法准备工作极值和中心点传统的目标检测标注方法通常是使用矩形框对目标进行标注，而矩形框一般用左上角和右下角两个点来表示。...关键点检测通常为每个关键点生成一个通道的heatmap，每个channel对应1个分类。...Deep Extreme Cut CVPR 2018提出的论文，给定一副图像，和若干个极值点，即可得到一个类别未知分割mask。...具体做法是：首先根据4个极值点找到外接矩形；然后对每个极值点，在其所属的矩形边上，沿着两个方向各延长矩形边的1/8；最后将8个点连接起来，如果遇到了矩形边界则截断，得到最后的八边形分割掩模估计结果。

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小白系列（3）| 计算机视觉之直接视觉跟踪

我们还可以使用滤波器组（filter bank）来表示目标，该滤波器组使用原始像素强度值计算生成的图像。我们可以使用分布域（distribution fields）作为外观模型。...这类外观模型也称为基于区域的方法。图像特征另一种非常流行的外观模型类型是图像特征。它基于目标对象的参考图像，其中可以计算一组可区分的特征以表示目标。为了提取特征，通常使用几种目标检测算法。...例如，像SIFT，SURF，ORB，Shi-Tomasi这样的算法。子空间分解在某些情况下，参考图像的子空间可以用于对目标的外观建模。...所以，给定前一帧的参数，我们需要设计一个搜索策略来查找当前时间的新模型参数。最简单的方法是围绕前面的参数定义局部区域搜索。...解决此问题的一种方法是检测两个图像中的关键点，然后使用一些特征匹配算法来查找它们的匹配项。不过，我们也可以使用模板图像强度值进行搜索。为此，我们将应用transformation warping。

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来聊聊可形变卷积及其应用

，在输入图像或一组输入特征图的预定义矩形网格上操作。...如图所示，RepPoints 是一组点，通过学习自适应地将自己置于目标之上，该方式限定了目标的空间范围，并且表示具有重要语义信息的局部区域。...边界框表示只考虑目标的矩形空间范围，不考虑形状、姿态和语义上重要的局部区域的位置，这些可用于更好的定位和更好的目标特征提取。...为了克服上述限制，RepPoints 转而对一组自适应样本点进行建模： ? 其中 ? 为表示中使用的样本点的总数。在这项工作中， ? 默认设置为 9。...可变形卷积与 RepPoints 很好地结合在一起，因为它的卷积是在一组不规则分布的采样点上计算的，另外，它的分类可以指导训练这些点的定位。

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目标检测系列之一（候选框、IOU、NMS）

图像分类就是给定一些包含不同目标的图像，通过深度学习技术将图像结构化为某一个类别的信息，比如猫、狗、桌子、汽车、树木等等，学习任务的重点是图像的整体。...目标检测则关注的是图像中的特定物体目标，并给出该目标的类别信息（Classification，类别概率表示）和位置信息（Localization，矩形框的坐标表示）。...定位任务需要通过卷积神经网络回归输出四个数值来代表围绕目标的边界框的位置（如中心点坐标、边界框的长宽）。...一阶段（One Stage）：只有一个阶段，不需要生成候选框了，直接对图像中的目标进行回归，生成目标对应的类别、边界框的位置信息。常见的算法有YOLO和SSD等。...、大小等）采用子区域合并的方法进行区域迭代合并，生成外切矩形，也就是候选框。

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知乎高赞长文解析经典目标检测评价指标—mmAP

仅抛砖引玉，期待诸君有更优评价指标的提出。前言目标检测是计算机视觉领域的一项基础问题，在许多智能场景的落地应用中目标检测通常都是视觉感知的第一步。...这样每给定一个阈值就可以计算出一个性能（也就是mAP，后面详述），然后对这些性能取平均（也就是mmAP，后面详述）就是整个检测算法的性能了。...值得注意的是，当“截取”到的新结果为FP时，因为R没有变化所以并不会有新的（R，P）点诞生。最后利用这些（R，P）点绘制成P-R曲线。定义： ? 通俗点讲，AP就是这个P-R曲线下的面积。...我们再重新过一遍计算方法：给定一组IOU阈值，在每个IOU阈值下面，求所有类别的AP，并将其平均起来，作为这个IOU阈值下的检测性能，称为mAP(比如mAP@0.5就表示IOU阈值为0.5时的mAP)；...上半篇分析完，下面我们将解析关于mmAP的其他特点，及在这些特点的基础上怎样理解“为何有些论文会涨点”，以及mmAP局限等内容 mmAP的几个特点先来看一组检测结果。 ?

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Hinton团队CV新作：用语言建模做目标检测，性能媲美DETR

除了使用特定于任务的数据增强之外，该方法对任务做出了最少的假设。但在 COCO 数据集上的测试结果表明，新方法完全可以媲美高度专业化和优化过的检测算法。...边界框由其两个角点（即左上角和右下角）或其中心点加上高度和宽度确定。该研究提出离散化用于指定角点的 x、y 坐标的连续数字。...鉴于每个目标的描述表达为一个短的离散序列，接下来需要将多个目标的描述序列化，以构建一个给定图像的单一序列。...此外，他们也探索了其他确定性排序策略，但是假设随机排序策略和任何确定性排序是一样有效的，给定一个可用的神经网络和自回归模型(在这里，网络可以学习根据观察到的目标来为剩余目标的分布建模)。...研究者进一步探索了模型「通过坐标关注指定区域」的能力。他们将图像均匀地划分为 N×N 的矩形区域网格，每个区域由边界框的序列坐标制定。

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基于全景图像与激光点云配准的彩色点云生成算法（2014年文章）

利用数字图像中相应像素的颜色信息，可以生成彩色点云，有利于点云的可视化、分类和建模。不同的移动测量系统（MMS）使用不同类型的数码相机，不同系统产生彩色点云的原理和过程不尽相同。...本文介绍了一种利用全景图像和激光点云生成彩色点云的方法，根据三点（全向多相机系统的中心、球面上的像点、目标点）的共线原理，推导出全景图中点与激光点云的对应方程。...实验结果表明，本文提出的算法和公式是正确的。介绍近年来，由激光扫描仪、POS和CCD相机组成的车载移动测量系统的研究取得了一定的成果。...全景图像平面坐标系（o-xy）：以全景图像的主点为原点的笛卡尔坐标系。生成彩色点云算法点云数据中每个点的坐标都是绝对坐标，表示物体点的实际位置。根据共线原理，物体点、摄影中心和成像点是共线的。...激光点云数据如图5所示，全景图如图6所示。通过本文提出的算法，自动生成图7所示的彩色点云。

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【目标检测Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet

因此，针对以上缺点，这篇论文提出了CornerNet，这是一种新的one-stage的Anchor-Free目标检测算法。论文将对一个目标的检测看成一对关键点（左上和右下）的检测。...和其它的目标检测器不同，论文不使用不同尺度的特征来检测不同大小的目标，只将两个模块用于沙漏网络的输出。 ? 在这里插入图片描述检测角点我们预测两组热力图，一组用于左上角角点，一组用于右下角角点。...我们通过确保半径内的一堆点生成的边界框和ground-truth边界框的（在所有实验中把设置为）来确定物体的大小，从而确定半径。...给定半径，惩罚的减少量由非标准化的2维高斯分布给出，其中心位于正位置，是半径的。 ? 图5.用于训练的“Ground-truth”热图。...在正位置半径范围内（橙色圆圈）的方框（绿色虚线矩形）仍然与地ground-truth（红色实心矩形）有很大的重叠。为预测图中类位置的得分，为用非标准化高斯分布增强的ground-truth热力图。

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直线段检测法（LSD）

2算法介绍 LSD直线检测方法首先计算每个像素点的水平线（level-Line）角度，从而形成了一个水平线场，即单位矢量场，这里像素点的水平线角度就是该点梯度方向的垂直角度，如下图所示，而水平线场就是一个与图像中的点一一对应的矩阵...同时，对于这个line support region（支持域），我们可以观察它的最小外接矩形。直观上来讲，当一组像素构成的区域，特别细长时，那么这组像素更加可能是直线段。...矩形中的像素的level-line angle（水平线角度）与最小外接矩形的主方向的角度差在容忍（tolerance）τ内的话，那么这个点被称作”aligned point”（同性点或者是对齐点）。...给定图像i和矩形r，定义 k(r,i) 表示矩形r中对齐点的数量，n(r )表示矩形 r中像素点的总数，这样上述事件发生的次数即为: 也就是说这种事件发生即表示产生一个直线段检测的虚警。...任意一个像素点属于对齐点的概率为P：于是矩形对应的噪声模型中对其点数量不小于实际模型中对齐点数量的概率为：设图像的尺寸为M×N，矩形的宽度最大为（MN）1/2,因此所有可能的矩形个数为（NM

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C++ 离散化算法

给定平面上n个点的坐标，求能够覆盖所有这些点的最小矩形面积。...假设我们知道这个矩形的倾角是α，那么答案就很简单了：矩形面积最小时四条边一定都挨着某个点。也就是说，四条边的斜率已经都知道了的话，只需要让这些边从外面不断逼近这个点集直到碰到了某个点。...我们可以证明，最小面积的矩形不但要求四条边上都有一个点，而且还要求至少一条边上有两个或两个以上的点。...试想，如果每条边上都只有一个点，则我们总可以把这个矩形旋转一点使得这个矩形变“松”，从而有余地得到更小的矩形。于是我们发现，矩形的某条边的斜率必然与某两点的连线相同。...给定平面上的n个矩形（坐标为整数，矩形与矩形之间可能有重叠的部分），求其覆盖的总面积。平常的想法就是开一个与二维坐标规模相当的二维Boolean数组模拟矩形的“覆盖”（把矩形所在的位置填上True）。

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LeetCode刷题实战497：非重叠矩形中的随机点

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最初，原始CFS识别一组“袋（pockets）”，即图的生成树上的连通分量。...3.1 构建等高线和等高线图我们描述了我们用于生成带有分层等高线的给定多边形工作空间和构建等高线图的方法。多边形由其边界包围，包括一组代表障碍物的内部边界折线和一个外部边界折线。...3.2 通用CFS算法（Unifying the CFS algorithm）p_0我们详细介绍了我们CFS算法的通用版本，见算法1，在该算法中，输入是一个等高线图和一个入口点。...这种修改解决了CPP（和MCPP）要求从任意给定点开始覆盖路径的需求，正如算法1中所考虑的。...实例：由于现有的MCPP基准如（Tang and Ma 2023）专门针对二维网格地图上的基于网格的方法，我们使用了一组更多样化的工作空间来设计图6中显示的MCPP实例，从完全非矩形（2-环）到大部分矩形

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题目描述我们有 N 个与坐标轴对齐的矩形, 其中 N > 0, 判断它们是否能精确地覆盖一个矩形区域。每个矩形用左下角的点和右上角的点的坐标来表示。...因为中间有相交区域，虽然形成了矩形，但不是精确覆盖。解题这道题的题目标签是扫描线算法，那我们就按扫描线算法把这道题倒出来。...我们可以把黑色点的高度变成负数，红色点的高度还是原值，这样就可以分组了，同时也为后面的出入堆进行了有利的判断。如果在同一横坐标有多个黑色点的话，就按照y轴排序，另一组的红色点也是。...然后进行扫描线的移动，移到第一个矩形的左边界的时候，我们要到这个高度入堆。同时将这同一横坐标的高度全部入堆，然后把堆里的高度全部累加起来，得到一个临时高度。...临时上界如果临时上界等于下一红色点的纵坐标的话，则说明这两个矩形是没有覆盖的，接着将临时上界更新为该横坐标最高的高度。

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