OpenCV图像处理技术（Python）——图像轮廓 © Fu Xianjun. All Rights Reserved. 文章目录前言学习目标学习内容一、凸包的查找与绘制1.凸包的概念2.凸包的获取3.凸包的绘制二、凸缺陷检测1.凸缺陷的概念2.凸缺陷三、廓常见特征值1.宽高比2.Extend3.最大值和最小值及它们的位置4.极点总结 前言根据上一篇的学习，一定对图像轮廓有了很多的理解，今天将继
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2024-07-07 13:32:20
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# -*- coding: utf-8 -*-#算法分三个部分：#1、寻找y轴最小的点，如果y轴位置是相同的，那个找x轴位置最小的，称之为基准点。#2、计算1中找到基准点与其他点的极角（即过此2点的直线与x轴正方向的夹角，代码中以弧度表示），将这
原创
2021-12-30 16:12:53
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凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集，计算其凸包。凸包是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列凸包算法的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.
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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，生成凸包函数：scipy.spatial.ConvexHull() ConvexHull直译是凸包，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凸集 通俗的来说凸包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维凸包重要参数points：浮点数组成的n维数组，结构为(点的个数，维度)
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2023-10-11 08:51:48
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凸包问题求解凸包问题：输入是平面上n个点的集合Q，凸包问题是要输出一个Q的凸包。其中，Q的凸包是一个凸多边形P，Q中的点或者在P上或者在P中。实现基于枚举方法的凸包求解算法提示：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一定不属于凸包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
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2023-12-21 11:44:30
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绘制气泡图凸包基础概念凸包的作用绘制简单散点图的凸包注意详解定义绘制凸包的函数绘制气泡图的凸包 基础概念 •凸包：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凸集，通俗来说凸包就是包围一组散点的最小凸边形！！ •凸边形即
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2023-12-09 16:39:42
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# 如何用 Python 实现凸包
在计算几何中，**凸包**是指将一组点包围起来的最小凸多边形。本文将引导你如何在 Python 中实现凸包算法，特别是使用 `scipy` 和 `matplotlib` 库来可视化结果。
## 实施流程
下面是实现凸包的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------
原创
2024-10-04 03:53:59
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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凸包。平面凸包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)去求解凸包问题，显然算法复杂度
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2023-12-05 21:48:07
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凸分析中经常见到这些概念，目前这方面的中文资料似乎不太多，决定写篇博客总结一下。 文章目录1. 凸包 convex hull2. 图上方 epigraph3. 凸低估计量 convex underestimator4. 凸包络面 convex envelope 1. 凸包 convex hull凸包在文献中比较常见些，也称作凸包络面 convex envelope。凸包一般针对某个集合（函数也可以
案例 ©Fu Xianjun. All Rights Reserved.一、读取图像知识储备：凸包的概念 凸包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。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点的直线都在凸包的内部。在凸包内，任意连续三个点的
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2023-12-21 12:37:30
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题意：告诉你n个三维
的点，让你求出这些点构成
的最小表面积 #include<iostream> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn = 210; const double eps = 1e-1 ...
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2021-07-21 15:59:00
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对于一个点集P来讲，它的凸包就是一个凸多边形Q，其中满足P中的每个点都在Q的边界上或内部。就像下图所示凸包的计算算法有好多种，wiki和算法导论第33章中都有比较详细的介绍，比如下面是算法导论中给出的Graham-Scan算法计算凸包的伪代码。现在网上已经有了好多计算点集凸包的优秀代码，比如这篇文章，作者在文中使用了一个动画来表示了Graham-Scan算法计算凸包的过程，并给出了python程序
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2023-11-29 15:33:19
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1、首先，凸包是啥： 若是在二维平面上，则一般的，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。 ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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2017-10-31 21:44:00
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm 文章目录12.6 凸包12.6.1 获取凸包12.6.2 凸缺陷12.6.3 几何学测试 12.6 凸包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的凸包来简化它。凸包跟逼近多边形很像，只不过它是物体最外层的“凸”多边形。凸包指的是完全包含原有轮廓，并且仅由轮廓上的点所构成
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2023-11-10 03:19:22
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通过使用 Python 计算凸包并标记凸包中的点，可以在处理空间数据时提供重要的几何信息。为了实现这个目标，我将详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践，确保你在实现凸包计算的同时，也能进行有效的数据管理和防护。
### 备份策略
在进行数据处理之前，制定有效的备份策略至关重要。我们的备份周期计划如下所示：
```mermaid
gantt
title 备
一.概念：
凸包（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)的线性组合来构造.
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
{
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2023-08-21 23:05:48
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文章目录前言一、实现代码1.引入库2.加载并裁剪硬币图片3.阈值分割4.闭运算5.清除与边界相连的目标物6.连通区域标记7.不同标记用不同颜色显示8.综合示例 阈值分割+闭运算+连通区域标记+删除小区块+分色显示完整代码总结 前言图像的形态学处理有很多种，其中凸包处理是一种比较常见的高级方法，其主要原理是：生成一个凸多边形，这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内的运算。 Python中有
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2023-12-21 12:47:57
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文章目录凸包（convex hull）凸包（convex hull）Graham扫描算法API使用步骤：Code效果 凸包（convex hull）1、凸包概念； 2、API说明； 3、代码演示； convex ： 凸面的，凸出的，凸多变形的； hull : 物体外壳；凸包（convex hull）1、凸包（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
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2024-05-09 22:34:14
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# 凸优化与 Python 包的应用
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，优化问题无处不在。特别是“凸优化”，作为优化理论中的一个重要分支，因其良好的数学性质和广泛的应用场景，越来越受到研究者和工程师的关注。本文将通过介绍凸优化的基本概念、简单的理论基础以及 Python 中常用的优化包，帮助读者理解凸优化的基本应用。
## 什么是凸优化？
凸优化是一个非常特殊的优化领域，它研究的是在
