本文来自:http://alienryderflex.com/smallest_enclosing_polygon/ 这个C代码例子需要一群2维点集,如下图所示: 要获得包含这些点的最小多边形如下图所示: 查找点集最小多边形的一种方法是——将所有点都传到函数中计算. 这段代码没有充分的测试过,所以如果你有任何问题,请告诉我.这个函数可以应对重叠点的问题,如果角点上有重叠点,它只会返回一个点. // public-domain code by Darel Rex Finley, January 2

又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了. 当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库. 上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些. 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的. 求法如下: 1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以参考这里,虽然当时写的不怎么样. 2.将凸包两个相邻的点连线作为矩形一条边. 3.寻找凸包上距离已得到的边最远的点,过该点做平行线,得到矩形第二条边. 4.将凸包上点向已求得的边投影

原始算法是sphere,我这里简化为circle了. Ritter's求最小包围圆为线性算法,因为非常简单,所以应用非常广泛. 该算法求出的圆比最优圆大概会大个5%到20%左右,求最优圆应该可以用Bouncing Bubble算法,以后有机会可以尝试一下. Ritter's算法如下: 1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化. 2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3. 3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; , g_nMaxThred = ; ; int main() { Mat srcImage = imread("group.jpg"); namedWindow(); imshow("[原图]", srcImage); c

autocad 二次开发 最小包围圆算法 主要实现了在模型空间下的得到一个包围所有图元的最小圆,该算法的思路是这样:1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化.2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3.3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径构造新圆.4.继续步骤2,直到遍历完所有点.参考:https://blog.csdn.net/u010559586/article/details/90903896实现出来的

因为想尝试在我们的桌面软件中加入python支持,所以想简化python的库,到时候直接放到客户机上面,并且放到我们的目录下,尽量免去不必要的东西,也不要影响机子,不过当写好的程序放到测试机子上后,老是说找不到no module named site,后来看下了代码,发现是找不到site这个库,这个库也是python初始化的时候需要用到的库,解决方法: 1.尝试把我电脑上的python里面的Lib放到客户机上程序的目录,建立一个python27/lib/,结果还是失败 2.把lib下的东西放到跟

Once upon a time there was a greedy King who ordered his chief Architect to build a wall around the King's castle. The King was so greedy, that he would not listen to his Architect's proposals to build a beautiful brick wall with a perfect shape and

Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异,检测出轮廓边界的像素,但它没有将轮廓作为一个整体.所以要将轮廓提起出来,就必须将这些边缘像素组装成轮廓. OpenCV中有一个很强大的函数,它可以从二值图像中找到轮廓:findContours函数. 有时我们还需要把找到的轮廓画出来,那就要用到函数drawContours了. findContours函数和那就要用到函数drawContours函数一般配套使用. #include "opencv2/imgproc.hpp" #incl

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

碰撞检测问题在虚拟现实.计算机辅助设计与制造.游戏及机器人等领域有着广泛的应用,甚至成为关键技术.而包围盒算法是进行碰撞干涉初步检测的重要方法之一.包围盒算法是一种求解离散点集最优包围空间的方法.基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象.为物体添加包围体的目的是快速的进行碰撞检测或者进行精确的碰撞检测之前进行过滤(即当包围体碰撞,才进行精确碰撞检测和处理).包围体类型包括球体.轴对齐包围盒(AABB/Axis-aligned bounding box).有向

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

寻找包裹轮廓的最小圆:minEnclosingCircle 函数 返回圆应满足:① 轮廓上的点均在圆形空间内.② 没有面积更小的满足条件的圆. void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius); points,输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. center,圆的输出圆心. radius,圆的输出半径. 代码示例: #include<opencv.hpp>

Unity正交相机智能包围物体(组)方案 目录 Unity正交相机智能包围物体(组)方案 一.技术背景 二.相关概念 2.1 正交摄像机 2.2 正交相机的Size 2.3 相机的Aspect 2.4 包围盒 三.解决方案 3.1 求物体的包围盒 3.2 正交相机参数设置--位置.Size 3.2.1 正交相机位置计算 3.2.2 正交相机Size计算 四.总结 一.技术背景 今晚是双十一,祝大家剁手愉快啊明天还得做个快乐的打工人,哈哈_~ 进入正题,最近要做个小地图显示,网上也有许多相关文章或

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网

上一篇介绍了在GMap上添加自定义标签(GMapMarker),这篇介绍在GMap上添加多边形(GMapPolyogn),并且介绍如何在地图上画任意的多边形. 如果已经知道了多边形的各个点的位置,就可以通过如下方式在地图上添加多边形: GMapOverlay polyOverlay = new GMapOverlay("polygons"); List points = new List(); points.Add(new PointLatLng(-25.969562,32.58578

题目大意:求二分图最小点覆盖和最大独立集. 题目分析:如果选中一个点,那么与这个点相连的所有边都被覆盖,使所有边都被覆盖的最小点集称为最小点覆盖,它等于最大匹配:任意两个点之间都没有边相连的最大点集称为最大独立集,它等于总节点数减去最大匹配数. 代码如下: # include<iostream> # include<cstdio> # include<cmath> # include<vector> # include<list> # inclu

基础 概念 源码编译为字节码,解释器解释字节码 CPython是python标准实现方式,Jython将源码编译为java字节码,运行在JVM上 优点:快速开发,灵活的核心数据类型,优美的缩进语法,垃圾回收 应用领域:测试框架,人工智能神经网络,自然语言分析,系统编成,图形界面 导入模块 模块文件名(.py)是python最小命名空间 import import mymodule import模块的属性作用域属于模块 相同导入只运行一次,不支持热加载 from import from mymod

2796 最小完全图 http://codevs.cn/problem/2796/  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB     题目描述 Description 若一个图的每一对不同顶点都恰有一条边相连,则称为完全图. 最小生成树MST在Smart的指引下找到了你,希望你能帮它变成一个最小完全图(边权之和最小的完全图). 注意:必须保证这个最小生成树MST对于最后求出的最小完全图是唯一的. 输入描述 Input Description 第一行一个整数n,表示生成树的节点数.

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

题目 给到一个矩阵,有些格子上是草,有些是水.需要用宽度为1,长度任意的若干块木板覆盖所有的水,并不能覆盖草,木板可以交叉,但只能横竖放置,问最少要多少块板. 分析 经典的矩阵二分图构图和最小点覆盖.无非就是两种方向,横向和竖向.我们把水块连续的编成同一号,那么对于一个点,它会有一个横向编号和纵向编号.我们要覆盖这个点,只需要覆盖这条边即可.于是问题转化成了一个最小点覆盖问题,即在二分图上选出最少的点,使它们能够覆盖所有的边.这里引出König定理. König 定理 二分图中,最小点覆盖=最大