# Java 求多个点的外轮廓
在计算机科学和图形学中，外轮廓（或称为凸包）是一个重要的概念，它定义了一组点的最小面积的凸形状。换句话说，外轮廓是包围给定点集合的最小凸多边形。本文将探讨如何使用Java来求解多个点的外轮廓，并用图示化的方式来帮助理解。
## Convex Hull 的应用
外轮廓有很多实际的应用，包括：
- **计算几何**：在很多计算几何问题中，获取一组点的外轮廓是基本
开始补一些算几的东西。定义引入凸包到底是个什么东西呢？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.——摘自百度百科有没有整个人都mengbi了对于二维凸包，有一个很形象的描述：平面上有若干颗钉子，现在绷一圈橡皮筋把所有的钉子都围住，松手之后橡皮筋的形状就是凸包。如图的橙色线段是这个点集的凸包。先来看一道
目标 查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等，这些特征在未来的图像识别中，会大量的用到。 矩的概念 图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年，不断有新的特征提出，而图像不变矩就是其中一个。 X为随机变量，c为常数，k为正整数。则量E[(
前几天同事突然问我九点标定的几个函数名称，然后我才想起来还有这个重要的技能没有说，因此本篇会详细介绍一下九点标定法。（九点：指有序排列的九个特征点，一般为圆点或者十字）九点标定的作用：1.求解x和y方向的分辨率2.求解图像坐标到xx坐标的仿射变换矩阵（PS：关于仿射变换和透视变换的一般理解，仿射变换：一个矩形到另一个矩形的变换过程，透视变换：一个矩形到另一个不规则矩形的变换过程（不规则可以理解为有
除了定义外，还有一种非常有用的方式来判断一个集合是否为闭集，而该方法依赖于一个非常重要的概念：聚点(accumulation point)。定义4 对于点x∈Rn，如果包含x的每个开集U包含不同于x但依然属于集合A中的点，那么就称x是A的一个聚点。也就是说，集合A的聚点是这样的点，A中其他点可以任意靠近它，聚点也叫做聚类点(cluster points)。利用定理1，x是A聚类点的定义等价于下面的
判断两个多边形是否相交 ，当前认为一个点相交也是相交，可针对凹多边形和凸边型等多复杂的多边形进行相交判断，采用java实现，因为网上java实现的比较少，所以这里写下如何实现，适用于碰撞检测，地图等等应用场景入口方法：intersectionJudgmentpackage org.dxl;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
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2023-09-03 21:33:03
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最近在准备考研复试，查询了很久连续时间信号、离散时间信号、模拟信号和数字信号的区别，发现网上各种说法不一，其中不乏一些混淆了概念的回答，非常容易误导大家，在这里以熊庆旭老师编写的《信号与系统》和樊昌信老师编写的《通信原理》为依据来给大家捋一捋这四种信号的区别。连续时间信号：在时间轴上的取值是连续的信号称为连续时间信号。离散时间信号：在时间轴上的取值是离散的信号成为离散时间信号。 可以看到，两者的区
本文告诉大家给定点的集合，求点的集合的外接矩形
原创
2021-06-25 10:27:46
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title author date CreateTime categories 求点集的外接矩形 lindexi 2019-09-02 12:57:38 +0800 2018-10-22 11:8:54 +0800 数学 本文告诉大家给定点的集合，求点的集合的外接矩形已知...
原创
2021-06-25 16:50:24
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本文告诉大家给定点的集合，求点的集合的外接矩形
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2022-04-21 18:48:56
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RationalDMIS 轮廓度公差(线轮廓 面轮廓 点轮廓)
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2021-08-13 10:37:00
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散点图
反应相关性
例1：num2的产生是与num1相关的，以num1为X、num2为Y绘制散点图可观察相关性
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2023-07-11 10:17:12
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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
const char* inputImage = "rice.tif";
轮廓面积轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步分析每个轮廓隐含的信息，例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同的物体。轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。OpenCV 4提供了检测轮廓面积的**contourArea()**函数，该函数的函数原型在代码清单7-15中给出。double cv::contourArea(InputArray contou
题目描述一些几何图形整齐地在一个网格图上从左往右排成一列。它们占据了连续的一段横行，每个位置恰好一个几何图形。每个图形是以下的三种之一：$1.$一个恰好充满单个格子的正方形。$2.$一个内切于单个格子的圆。$3.$一个底边与格子重合的等边三角形。已知每个格子的边长都为$1$，请求出这些几何图形的凸包的周长。输入格式第一行包含一个正整数$n$，表示几何图形的个数。第二行包含$n$个字符，从左往右依次
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2023-07-16 17:32:26
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目录cv2.findContourscv2.drawContours代码及实验图 最近使用opencv-python检测图像轮廓的时候出现了一些错误，现在对常用的两个算法进行总结。1、cv2.findContours（） 1.1 返回值 该函数在opencv
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2023-08-23 22:13:09
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轮廓发现与绘制一般而言，图像的轮廓都是由一系列的像素点构成，这些像素点属于二值图像的前景图像，每个轮廓都是一组点，而各组点则组成了轮廓。该方式的原理很复杂，简述即通过定义一系列的边缘点类型与拓扑集合结构类型，然后对二值图像的扫描来完成边缘类型的寻找与拓扑结构的构建，以此完成轮廓的发现。轮廓发现的函数声明如下：findContours(image, contours, hierarchy, mode
轮廓一般对应一系列点包围了一个区域（也就是图像中一条曲线），它将一些列边界包围起来，形成的一个区域。 先通过滤波、阈值化的操作，然后寻找轮廓，定位到识别的物体的区域，这样可以将区域标记出来。findContours() 函数从二值图像中查找轮廓。void findContours(InputoutputArray image, outputArrayofArr
8.1获取轨迹的图像数据 获取轮廓坐标 get_contour_xld 算子：get_contour_xld(Contour : : : Row, Col)示例：get_contour_xld
(Contours4, Row26, Col)Contours4（输入对象）：输入轮廓对象Row26（输出
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2023-05-02 13:48:40
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# Python轮廓点平滑实现流程
## 引言
在Python中实现轮廓点平滑是一个常见的需求，特别是在图像处理和计算机视觉领域。本文将引导你学习如何使用Python实现轮廓点平滑的过程。
## 步骤概览
下面是实现轮廓点平滑的基本步骤：
1. 导入所需的库
2. 读取图像并进行前期处理
3. 获取图像的轮廓
4. 对轮廓点进行平滑处理
5. 绘制平滑后的轮廓点
## 代码实现
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