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
文章目录(convex hull)(convex hull)Graham扫描算法API使用步骤:Code效果 (convex hull)1、概念; 2、API说明; 3、代码演示; convex : 凸面的,凸出的,多变形的; hull : 物体外壳;(convex hull)1、(convex hull):在一个多边形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者
  1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char** argv)10 {11 Mat imag
转载 2018-09-23 12:50:00
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# OpenCV Python 填充教程 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助你学习如何使用 PythonOpenCV 库来实现填充。是一个几何概念,指的是一个点集的最小凸多边形,包含了所有的点。在图像处理中,可以用来识别物体的轮廓或形状。 ## 步骤概览 以下是实现填充的步骤概览: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 安装 Op
原创 1月前
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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
如下:用人手图来举例说明缺陷概念。手周围深色的线描画出,A到H被标出的区域是的各个“缺陷”,这些凸度缺陷提供了手以及手状态的特征表现的方法。函数说明:返回默认的随机数生成器。解释: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凸边形,它是包含点集中所有的点。
原创 2023-02-14 16:39:58
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img_result, img_gray1, img_gray2,
转载 2018-10-02 16:47:00
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指如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部,则称集合A是形的。简单点理解,就是一个多边型,没有凹的地方。(壳)能包含点集中所有的点,检测常应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。一个轮廓可以有无数个包围它的外壳,而其中表面积最小的一个外壳,就是绘制步骤图像灰度处理灰度图二值化处理轮廓检测得到候选点API调用,筛选可用点绘制显示API介绍void conv
原创 精选 2023-04-17 20:50:47
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概念:在一个多边形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者内部定义:包含点集合s中所有点的最小凸多边形称为相关API:convexHull(InputArray point,//输入候选点,来自findcontoursOutputArray hull,//bool clockwise,//default true顺时针方向bool returnPoint//true表示返回点的个数,如果第二个参数是vector则自动忽略)相关步骤首先把图像转为灰度然后再
原创 2021-07-13 18:22:14
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2.8 离散的傅立叶变换目标我们要寻找以下问题的答案:1、什么是傅立叶变换,为什么我们要用这个?2、在OpenCV中如何做到?3、例如copyMakeBorder(),merge(),dft(),getOptimalDFGSize(),log()以及normalize()函数的用法。源代码你可以从这里下载或者从samples/cpp/tutorial_code/core/discrete
leetcode:587.安装栅栏算法:给定n个点,包围这n个点的最小面积的多边形为,找到这n个点中在包上的点。一、暴力法时间复杂度:O(n^3)空间复杂度:O(1)算法步骤:二重循环遍历所有由两个点组成的边(总共n * (n - 1) / 2条)如果剩余n - 2个点都在这条变的同一侧,则该条边为的边,加入返回集合中。二、方法二:Javis算法时间复杂度:O(n^2)空间复杂度:O
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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利用python指定函数将特定数据框起来,生成函数:scipy.spatial.ConvexHull() ConvexHull直译是,表示在一个平面上,我们能找到的最小的将一组数据全部包括在内的集 通俗的来说就是包围一组散点的最小凸边形 相对的我们也有凹边形 重要参数: 类ConvexHull能够帮助我们创建N维重要参数points:浮点数组成的n维数组,结构为(点的个数,维度)
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
逼近多边形是轮廓的高度近似,但是有时候,我们希望使用一个多边形来简化它,和逼近多边形很想,但是是最外层凸起的多边形。指完全包含原有轮廓,并且仅由轮廓上的点所构成的多边形,每一处都是的, 边缘与之间的部分被称为图缺陷,可以用来处理手势识别的问题。获取hull = cv2.convexHull( points[, clockwise[, returnPoints]] )h
绘制气泡图基础概念的作用绘制简单散点图的注意详解定义绘制的函数绘制气泡图的 基础概念       •:在一个平面内,我们能够找到的最小的将一组数据全部包括在内的集,通俗来说就是包围一组散点的最小凸边形!!       •凸边形即
定义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
原创 2022-06-27 23:39:35
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这是《python算法教程》的第11篇读书笔记,笔记主要内容是使用分治法求解。平面问题简介在一个平面点集中,寻找点集最外层的点,由这些点所构成的凸多边形能将点集中的所有点包围起来。如下图所示,红色的点能将点集中所有的点包围起来。convexHull.png分治法求解思路按照暴力法的思路(求出所有由点集任意两点的直线,再获取使得点集剩余的点在该直线的一侧的直线)去求解问题,显然算法复杂度
   案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备:的概念        指的是完全包含原有轮廓,并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。的每一处都是的,即在内连接任意两点的直线都在的内部。在内,任意连续三个点的
目录前言获取角点缺陷前言逼近多边形是某天图像轮廓的高度近似,而的提出是为了简化逼近多边形的。其实,跟逼近多边形很像,只不过它是物体最外层的“”多边形。简单的概括,是指完全包含原有轮廓,并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。的特点是每一处都是的,即在内连接任意两点的直线都在的内部,并且任意连续3个点的内角小于180度。在OpenCV中,它给我们提供cv2.convexHull()来获取轮廓的。其完整定义如下:def convexHull(points, hull=N
原创 2022-02-09 17:13:56
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