import matplotlib.pyplot as pltimport mathimport timeimport numpy as npstart_t = time.cloc
原创
2021-12-30 14:39:48
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一、Graham 凸包扫描算法1、凸包概念2、常用的凸包算法3、Graham 凸包扫描算法二、Graham 算法前置知识点1、角排序
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2024-06-25 11:09:02
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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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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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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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# 教你实现 Python OpenCV 凸包
在图像处理领域，凸包是一个非常重要的概念。本文将教会你如何使用 Python 的 OpenCV 库来计算图像的凸包。首先，我们将概述整体流程，并逐步解释每一步所需的代码及其功能。
## 流程概述
下面是实现凸包的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
# 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
# Python 凸包算法的探秘
在计算几何中，**凸包**（Convex Hull）是指最小的凸多边形，可以包围住一个给定的点集。这个概念在图形处理、计算机视觉、路径规划等众多领域都有着广泛的应用。本文将通过一个简单易懂的方式，介绍 Python 中凸包算法的实现，特别是使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 进行可视化，并且我们将通过旅行图展示其应用场景。
## 凸包算法概述
# 使用Python计算凸包的面积
在计算几何中，凸包是点集的最小凸形状。在计算凸包面积时，我们需要对给定的一组点进行处理，找到其凸包并计算其面积。这篇文章将为你提供一个详细的步骤指南，以帮助你使用Python实现这一功能。
## 流程步骤
在进行计算之前，我们可以将整个过程分为几个步骤，方便理解和实现。以下是我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 描述
基础知识两向量的X乘p1(x1,y1),p2(x2,y2) 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 这个方法很有用处。比如判断一个点是否在一条线段的左边还是右边，可以用X乘来判断，或者判断两条线段是否相交 凸包算法其实很简单，就是用一个的凸多边形围住所有的点。就好像桌面上有许多图钉，用一根紧绷的橡皮筋将
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2024-07-07 06:17:20
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