定义： 平面中一堆点，每个点有自己的领域，领域中任意位置到这个基点的距离都要小于到其他点的距离（很自然想到垂直平分线、抛物线） 维诺图本身是根据n个基点构造的，结果中最多3n-6条边，最多2n-5个顶点，是线性的复杂度：扫描线算法：是一种基于排序的算法，类比可得，最低时间复杂度O(NlogN)扫描线算法流程：空间O(N) 扫描线从图像的一边到另一边（假设为从上到下） 扫描线会在遇到（扫描到）某个点
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2023-09-04 22:25:38
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# 如何在Python中实现维诺图
维诺图（Voronoi Diagram）是一种用于将平面划分为若干区域的图形，每个区域对应于一个特定的点（称为种子点或生成点），在该区域内的所有点到该种子点的距离均小于或等于到其他种子点的距离。维诺图在计算几何、图形分析、模式识别等领域有广泛应用。
在本篇文章中，我们将一起学习如何在Python中实现一个简单的维诺图。我们会通过以下几个步骤来完成整个过程：
原创
2024-08-14 05:10:02
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如何绘制维诺图（Python）？
# 概述
维诺图是一种用于可视化数据集的图表，它可以帮助我们理解数据之间的关系和分布。在本文中，我将教你如何使用Python绘制维诺图。
# 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算维诺图]
B --> C[绘制维诺图]
```
# 步骤
## 步骤1：准备数据
在绘制维诺图之前，我们需要准
原创
2023-12-21 04:39:08
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维诺图（Venn Diagram）是一种用于展示元素之间关系的图表。它由数学家约翰·维诺于1880年提出，广泛应用于逻辑、概率、统计等领域。在维诺图中，每个圆代表一个集合，而圆之间的重叠部分代表两个或多个集合之间的交集。
在Python中，我们可以使用matplotlib库来实现维诺图。matplotlib是一个强大的绘图库，提供了许多用于创建各种类型图表的函数和方法。接下来，我将介绍如何使用m
原创
2023-12-17 04:47:21
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本篇博客主要记录在学习维诺图（Voronoi diagram）过程中的笔记及相关思考和概括总结一、主要参考资料 1、维诺图（Voronoi Diagram）分析与实现：【点击此处跳转】 2、维诺图（Voronoi 图）：【点击此处跳转】 3、百度百科-泰森多边形：【点击此处跳转】 4、德劳内(delaunay)三角网的生成算法：【点击此处跳转】二、维诺
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2024-02-15 16:41:51
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Seaborn入门系列(三)——boxplot和violinplotSeaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
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2023-12-17 15:32:09
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Voronoi Diagram, characteristic & building method.Source:Computational Geometry：An Introduction(Franco P.Preparata, and Michael Shamos)Computational Geometry, UCPH, DIKU 2021.
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2021-03-11 08:33:01
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笛卡尔在其《哲学原理》一书中提出了太阳系是由漩涡 (Vortices) 组成的，他的论述展示了空间可以分解为一些凸域，每一个凸域都是围绕一个固定的星体形成的。尽管笛卡尔没有对这些凸域给出确切的定义，但是其内在的思想我们可以这样理解：对于一个空间 M，假定其中存在着一个结点集 S；S 中的任意一个结点都可以对其周围环境——属于空间 M 的点集，施加影响；对于空间 M 中的一组点集，在 S 的所有结点
# Python 维诺图算法入门指南
维诺图（Voronoi Diagram）是一种将平面划分成多个区域的数学模型，其中每个区域对应于一个特定的点，而该区域中的每一点离该点最近。维诺图在各种科学和工程领域有广泛的应用，包括计算机图形学、地理信息系统等。本文将带领你通过简单的步骤实现维诺图的算法，适合初学者学习。
## 实现流程
我们将通过以下步骤实现维诺图算法：
| 步骤 | 描述
关键点和跟踪基础//文章内的所有内容均是本人学习笔记和个人理解，不构成教程，若有错误，欢迎指出//本章分为两部分，一是角点的介绍，二是Lucas-Kanade稀疏光流算法介绍。角点检测 角点是图像中一小块具有丰富局部信息的图像块，数学含义则是局部导数最大的点。关键点则是在这一基础上的拓展，可以理解为是在众多角点中选择一些具有很高辨识度的角点当做特征点，以便在多幅图像中建立联系，因此关键点的选择越是
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2024-04-02 08:38:27
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文章目录定义和输出常见的点点的表示颜色表示：Scalar 类尺寸表示矩形的表示：Rect 类颜色空间转化：cvtColor() 函数 定义和输出常见的点#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main()
{
// 定义和输出二维点
cv::Point2f p2f(6, 2); // 定
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2024-02-17 17:19:06
411阅读
Mat类是OpenCV最基本的一个数据类型，它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像，包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图。当然也可以用来存储点云，直方图等等，对于高维的数组可以考虑存储在SparseMat中。对于一个Mat对象M，其数据布局是由M.step[]决定的，数据存放在M.data里面，假设M有d维，则数据的寻址方式为： addr(Mi0,...,id−
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2024-05-24 18:43:53
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opencv图像处理——滤波器均值滤波器 假设我们有一个3*3的模板，系数全为1，那么欲求的中心点像素值就是以该模板为中心的9个像素的平均值来代替。根据定义可知，该滤波器具有模糊边缘的负面效应。通过空间均值处理来模糊图像，可以突出感兴趣的物体，即将较部分图像融入背景中 ，部分图像‘突出显示’出来，达到平滑图像的作用。平滑既是模糊cv::boxFilter(image, dst, -1, cv::
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2024-04-20 21:33:38
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# 如何在Python中实现沃洛诺伊图
本文旨在帮助初学者理解如何在Python中实现沃洛诺伊图（Voronoi Diagram）。我们将分步骤讲解，并提供每一步的代码和详细注释，确保你可以顺利实现该图形。同时，我们还将包含类图和关系图，帮助你更好地理解结构和关系。
## 流程概述
下面是实现沃洛诺伊图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-09-16 06:13:07
85阅读
计算机视觉的训练任务通常需要很多图像数据来做数据集。常见大数据集如ImageNet, VOC,COCO,等等。我们要完成自己特定场合的识任务，就需要收集或采集场景数据，涉及到一些基本的图像处理方法。我遇到或需要使用到的图像处理方法大概有以下几种：1.视频切图片(video_to_image.py)import cv2
vc = cv2.VideoCapture("/home/ba/Videos/
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2024-02-10 07:52:27
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文章目录1. 算法描述2. 算法分析2. 代码实现方法1方法2《100天精通Python》专栏推荐白嫖80g Python全栈视频 1. 算法描述美国数学家维纳(N.Wiener)智力早熟，11岁就上了大学。他曾在1935~1936年应邀来中国清华大学讲学。一次，他参加某个重要会议，年轻的脸孔引人注目。于是有人询问他的年龄，他回答说:“我年龄的立方是个4位数。我年龄的4次方是个6位数。这10个数
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2023-11-03 11:25:23
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相信大家都看过或者听过《摩卡少女樱》这部动漫，是不是非常羡慕小樱能够从库洛牌中召唤出各种各样会有魔法的人呀？！今天，博主就来教教大家如何实现召唤吧！！！学会以后相信你一定可以召唤神龙滴！！召唤其实是一种几何投影，将虚拟三维模型投射到图像上。它需要先对图像（也就是库洛牌）进行标定，确定投影和图像的相对位置，保证即使图像方向变了，大小变了，也可以实现召唤！！！然后我们设置一些相机参数，让我们真实世界的
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2024-04-03 15:29:15
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图像的表示在OpenCV的C++代码中，表示图像有个专门的结构叫做cv::Mat，不过在Python-OpenCV中，因为已经有了numpy这种强大的基础工具，所以这个矩阵就用numpy的array表示。如果是多通道情况，最常见的就是红绿蓝（RGB）三通道，则第一个维度是高度，第二个维度是高度，第三个维度是通道，比如图a是一幅3×3图像在计算机中表示的例子：右上角的矩阵里每个元素都是一
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2024-03-25 13:50:10
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Task01：Opencv基本了解、图像读取和绘图8 bits（位值）-> 256 levels（分辨率）灰度图像：0黑色-255白色，将灰色分成256级，一层全彩图像RGB：颜色通道（红、绿、蓝），三层，每层的0-255代表该层颜色的亮度像素：VGA：640*480HD：1280*720FHD：1920*10804K：3840*2160打开照片：import numpy as np
imp
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2024-04-25 17:18:35
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一、Voronoi Noise 沃罗诺伊图（Voronoi Diagram，也称作Dirichlet tessellation，狄利克雷镶嵌）是由俄国数学家Georgy Fedoseevich Voronoi建立的空间分割算法，其空间划分思想来源于笛卡尔用凸域分割空间理论，也就是说，Voronoi图实际是一种空间划分方法，这种划分方法解决了这样一个问题：如何根据已知点划分空间，使得晶胞与点一一对
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2024-04-29 12:39:54
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