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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给定一个点集，凸包是能够包围所有点的最小凸多边形。对于凸包，有以下的主要性质：1）所有顶点均在任何一条凸包边所在直线的一侧。如果逆时针遍历凸包的边，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。利用凸包的性质来求凸包。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
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2023-06-14 17:46:26
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凸包，即在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为 X的凸包。通俗一点，凸包可以想象为一条刚好包住所有点的橡皮圈。 如何求得凸包？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凸包，第一遍我们求出下凸包、第二遍我们求出上凸包，两者合起来就是一整个凸包。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
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2023-07-15 21:19:14
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《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记 凸包获取凸包凸缺陷几何学测试点到轮廓的距离利用形状场景算法比较轮廓计算 Hausdorff 距离 获取凸包hull = cv2.convexHull( points[, clockwise[, returnPoints]] )返回值：hull：凸包角点参数：points：轮廓clockwise 布尔值
值为True时(默认)，凸包角点将
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2024-07-11 19:16:38
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# 使用 Python 和 OpenCV 计算凸包的入门指南
在计算机视觉的领域中，"凸包"是一个重要的概念，尤其是在形状分析和图像处理上。本文将为你详细介绍如何在 Python 中利用 OpenCV 库来计算一个点集的凸包。接下来，我们会分步讲解这个流程，并用代码实例来解释每一步的具体操作。
## 流程概述
为了计算凸包，整个流程可以拆解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
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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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
# 多边凸包面积计算的Python实现
在计算几何和数据分析中，凸包是一个重要的概念。简单来说，给定一组点，凸包是包含所有这些点的最小凸多边形。计算凸包的面积可以帮助我们更好地理解数据的分布、形状及其特征。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python计算多边凸包的面积，并提供一个简单的实现示例。
## 准备工作
首先，确保你的Python环境中已经安装了以下库：
- NumPy：用于数值计
在计算机视觉领域，使用 JavaCV 进行凸包计算是一个常见且重要的任务。凸包是指一个点集合的最小外封多边形，广泛应用于图像处理、形状分析等领域。通过 JavaCV，可以高效地实现这一操作。本文将详细记录如何解决“javacv 凸包计算”的过程。
### 背景描述
在机器视觉中，凸包的计算用于从离散点集提取出一个最优外形。这一过程在多个领域都有应用，例如物体识别、形状分析等。
1. **凸包
# 计算凸包
在计算几何中，凸包是指包围一组点集的最小凸多边形。它在很多领域都有广泛的应用，比如计算机图形学、计算机视觉和地理信息系统等。本文将介绍如何使用Java语言计算凸包，并提供代码示例。
## 凸包算法
计算凸包的常用算法有如下几种：
1. **蛮力法**：遍历所有可能的边界点组合，判断其他点是否在该边界内部。时间复杂度为O(n^3)。
2. **Jarvis算法**：也称为“包裹
原创
2024-01-12 11:18:26
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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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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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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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这篇文章将会简单介绍一下计算凸包的两种算法：Gift Wrapping Algorithm 和 Andrew's Algorithm首先说一下什么是凸包，，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
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2024-01-06 06:08:10
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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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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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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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了解凸包及Graham扫描法 问题描述：二位平面内，给定n个散乱的点，求一个最小凸多边形（凸包），使得n个点都不在凸多边形外。 问题的解决用到Graham算法： 算法步骤： 1.取y坐标最小的一点，作为p0，显然p0一定在凸包上。 2.将p0作为坐标系原点，其他点按极角从小到大排序，从p1开始编号。
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2016-12-26 17:42:00
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前言：首先，什么是凸包？ 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“包”起来。当这个多边形是凸多边形的时候，我们就叫它“凸包”。如下图： 这里写图片描述然后，什么是凸包问题？ 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。求构成凸包的点？解一：穷举法（蛮力法）时间复杂度：O(n³）。
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2024-07-14 07:06:27
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