给定一个点集,是能够包围所有点的最小凸多边形。对于,有以下的主要性质:1)所有顶点均在任何一条边所在直线的一侧。如果逆时针遍历的边,则对每条边,所有点均在其左侧。2)从任一点出发,沿逆时针前进总是向左转,沿顺时针前进总是向右转。利用的性质来求。首先将点排序,优先按x排序再按y排序。第一个点直接加入,加下来若栈中点数目小于2直接加入;若大于2,则计算新点相对于栈里最上层边的方
转载 2023-06-14 17:46:26
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,即在一个实数向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的集的交集S被称为 X的。通俗一点,可以想象为一条刚好包住所有点的橡皮圈。 如何求得?这里将使用的是Andrew算法Andrew算法的大体思路,我们分两次来求这个,第一遍我们求出下、第二遍我们求出上,两者合起来就是一整个。首先我们按坐标 (x,y) 字典升序排序;然后对于这n个有序点进行扫描,从左到右
转载 2023-07-15 21:19:14
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的定义及算法定义:在一个实数向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的集的交集S被称为X的。X的可以用X内所有点(X1,…Xn)的组合来构造。定义可能看不懂。说白了,就是在已知的所有点中找到一个最少数目个点的集合,使得所有点都在这些点的连线形成的多边形内或多边形上。定义有两点需要注意: 之外的点位于多边形上也是符合条件的最小数目的点:如果形成的多边形有若干个相邻顶点在
转载 2024-01-30 02:50:06
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前言 今日的困难题,属于会算法就可套模板,不会算法自己不容易推出来的类型。所以借此机会补一下算法简介 计算算法Jarvis算法基本思想:首先必须要从包上的某一点开始,比如从给定点集中最左边的点开始,例如最左的一点 A1。然后选择 A2点使得所有点都在向量 A1A2的左方或者右方,我们每次选择左方,需要比较所有点以 A1为原点的极坐标角度。然后以 A2为
呵呵,有点儿像当年看着没信号的电视。。。下一步要把它用在ArcGIS Server上。代码
转载 2010-06-24 10:01:00
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包含点s集合中所有点的最小凸多边形的名字叫 Graham扫描算法: 1.从y轴最低点作为起始点p0 2.从p0开始极坐标扫描,依次遍历图中所有的点,按极坐标角度大小,逆时针方向遍历 3.如果新遍历的点能产生一个左旋转,则将该点添加到中,否则舍去 实现流程 1.彩色图像转灰度图像 2.灰度图像
原创 2021-05-25 22:29:20
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先说下基础知识,不然不好理解后面的东西两向量的X乘p1(x1,y1),p2(x2,y2)  p1Xp2如果小于零则说明  p1在p2的逆时针方向如果大于零则说明 p1在p2的顺时针方向struct node{ double x,y; node friend operator -(node a,node b)//对减法符号进行重载 {
转载 2023-08-21 23:05:48
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的定义:(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。 在二维欧几里得空间中,可想象为一条刚好包住所有点的橡皮圈。 绿绳上的所有点组成的点集就是 所以我们求解的过程,就可以理解成用一条尽可能短的橡皮圈,圈住所有的点。最初始的想法思路对于这个点集中的任意两个点,如果他俩的连线使得剩下的点都在这条直线的一侧,那么这两个点就是中的点;否则这两个点中至少有一个不是时间
# 算法Java中的Graham扫描实现 在计算几何中,是一个重要的概念。简单来说,给定一组点,是能够包围这组点的最小凸多边形。的计算在很多领域都有广泛的应用,包括计算机图形学、模式识别、机器人路径规划等。这篇文章将介绍算法,特别是Graham扫描法的实现,并在Java中实现一个示例。 ## 的概念 在平面上的一组点中,是以这些点为顶点的最小凸多边形。想象一下,
原创 9月前
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一.什么是二维平面上有若干个顶点,给定其坐标,:能包裹住所有点的最小多面体 如图,以蓝色箭头为边的多面体就是该图的二.怎么求–Graham算法算法总体步骤:根据包上的点只会向内旋转寻找下一个点的性质,循环判断下一个点是否满足该性质从而插入或删除点至点集合算法步骤如下:0.设p[]为点,s[]为点集合,cnt为数量1.找到一个y轴最小,有相同就找x最小的点作为的起
的概念: 点集Q的(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。 的求法:  现在已经证明了算法的时间复杂度下界是O(n*logn),但是当的顶点数h也被考虑进去的话,Krikpatrick和Seidel的剪枝搜索算法可以达到O(n*logh),在渐进
转载 5月前
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算法综述 1.         问题问题可以描述为:给定一个点集P,求最小点集S,使得S构成的形状能包含P[1]。一般的研究主要针对二维平面上和三维空间上的,因为他们在更多的应用中能发挥作用。的定义为:平面的一个子集S被称为是“”的,当且进当对于任意两点p,q∈S,线段都完全属于S。几何S的
这篇文章将会简单介绍一下计算的两种算法:Gift Wrapping Algorithm 和 Andrew's Algorithm首先说一下什么是,,用最通俗的话来讲,在一个二维坐标平面上,随便给你一些点,然后让你从这些点里选择一部分连起来,要求连起来形成的这个图形是凸多边形,并且能够把给出的所有点包起来,并且选择的这些点的数目最少。为了辅助说明,在这里举一个例子。建立一个平面直角坐标系,假
一.概念:(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的集的交集S被称为X的。X的可以用X内所有点(X1,...Xn)的线性组合来构造.在二维欧几里得空间中,可想象为一条刚好著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,就是将最外层的点连接起来构成的多边型,它能包含点集中所有的点。例子:假设平面
算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集,计算其是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列算法的Python实现和Matlab实现,并给出了一个Matlab动画演示程序。啊,实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭,但是演示就不一定那么好做了。算法CONVEXHULL(P) 输入:平面点集P 输出:由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组成的一个列表 1.
转载 2023-08-07 20:57:33
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向量:1.向量的内积(数量积,点乘):公式:a· b = |a| * |b| cos<a, b>=a.x* b.y + b.x * a.y2.向量的外积(向量积,差乘):公式:|c|= |a|*|b|*sin<a, b> = a.x * b.y - b.x * a.y意义:1).两个向量和坐标原点所围成的面积(可正可负)。2).值为正值表示向量a在向量b的顺时针方向,反之,
简介(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的集的交集S被称为X的。X的可以用X内所有点(X1,...Xn)的线性组合来构造.在二维欧几里得空间中,可想象为一条刚好著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,就是将最外层的点连接起来构成的多边型,它能包含点集中所有的点。例子:假设平面上有p
转载 2024-02-16 16:48:29
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问题求解问题:输入是平面上n个点的集合Q,问题是要输出一个Q的。其中,Q的是一个凸多边形P,Q中的点或者在P上或者在P中。实现基于枚举方法的求解算法提示:考虑Q中的任意四个点A、B、C、D,如果A处于BCD构成的三角形内部,那么A一定不属于P的顶点集合。这一方法属于暴力解法,任意枚举点集中的四个点,如果有一个点在其他三个点构成的三角形内部,则将这个点从点集中剔除。实验主
前言:首先,什么是? 假设平面上有p0~p12共13个点,过某些点作一个多边形,使这个多边形能把所有点都“”起来。当这个多边形是凸多边形的时候,我们就叫它“”。如下图: 然后,什么是问题? 我们把这些点放在二维坐标系里面,那么每个点都能用 (x,y) 来表示。 现给出点的数目13,和各个点的坐标。求构成的点?  &nbs
转载 2024-06-01 11:42:32
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生成算法(Andrew算法)一、前言二、算法原理三、算法实现四、总结 一、前言在碰撞检测算法中,最为重要的理论基础都是,在游戏领域也经常用到碰撞的思想,在三维几何算法中也经常用到,可以视为最小最紧凑的包围体,很多碰撞的检测算法中,如a物体与b物体是否发生碰撞,以便做出不同的功能,如子弹是否打中目标等。多种求解算法中,比较经典的两种算法莫过于:Andrew算法和Quickhull算
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