又是计算几何,我感觉最近对计算几何上瘾了. 当然,工作上也会用一些,不过工作上一般直接调用boost的geometry库. 上次写过最小包围圆,这次是最小包围矩形,要比最小包围圆复杂些. 最小包围矩形可不一定是个直立的矩形,也可能像下图一样是倾斜的. 求法如下: 1.求多边形凸包,这里凸包直接调用系统函数了,细节可以参考这里,虽然当时写的不怎么样. 2.将凸包两个相邻的点连线作为矩形一条边. 3.寻找凸包上距离已得到的边最远的点,过该点做平行线,得到矩形第二条边. 4.将凸包上点向已求得的边投影

autocad 二次开发 最小包围圆算法 主要实现了在模型空间下的得到一个包围所有图元的最小圆,该算法的思路是这样:1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化.2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3.3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径构造新圆.4.继续步骤2,直到遍历完所有点.参考:https://blog.csdn.net/u010559586/article/details/90903896实现出来的

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace cv; using namespace std; , g_nMaxThred = ; ; int main() { Mat srcImage = imread("group.jpg"); namedWindow(); imshow("[原图]", srcImage); c

原始算法是sphere,我这里简化为circle了. Ritter's求最小包围圆为线性算法,因为非常简单,所以应用非常广泛. 该算法求出的圆比最优圆大概会大个5%到20%左右,求最优圆应该可以用Bouncing Bubble算法,以后有机会可以尝试一下. Ritter's算法如下: 1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化. 2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3. 3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的最小活跃数算法的详细分析.文中所示源码,没有特别标注的地方均为2.6.0版本. 为什么没有用截止目前的最新的版本号2.7.4.1呢?因为2.6.0这个版本里面有两个bug.从bug讲起来,印象更加深刻. 最后会对2.6.0/2.6.5/2.7.4.1版本进行对比,通过对比学习,加深印象. 本文目录 第一节:Demo准备. 本小节主要是为了演示方便,搭建了一个Demo服务.Demo中启动三个服务端,负载均衡策略均是最小活跃数,权重各不相同. 第二节:断点打在哪

Problem Description You may not hear about Nubulsa, an island country on the Pacific Ocean. Nubulsa is an undeveloped country and it is threatened by the rising of sea level. Scientists predict that Nubulsa will disappear by the year of 2012. Nubulsa

一.简介 二.轮廓最小外接矩形的绘制 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { //轮廓最小外接矩形的绘制 Mat srcImg = imread("E://00.png"); Mat dstImg = srcImg.clone(); cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); threshold(srcImg, srcImg, , , CV_TH

Problem Description 度度熊国王率领着喵哈哈族的勇士,准备进攻哗啦啦族. 哗啦啦族是一个强悍的民族,里面有充满智慧的谋士,拥有无穷力量的战士. 所以这一场战争,将会十分艰难. 为了更好的进攻哗啦啦族,度度熊决定首先应该从内部瓦解哗啦啦族. 第一步就是应该使得哗啦啦族内部不能同心齐力,需要内部有间隙. 哗啦啦族一共有n个将领,他们一共有m个强关系,摧毁每一个强关系都需要一定的代价. 现在度度熊命令你需要摧毁一些强关系,使得内部的将领,不能通过这些强关系,连成一个完整的连通块,以保

前言 StoerWagner算法是一个找出无向图全局最小割的算法,本文需要读者有一定的图论基础. 本文大部分内容与词汇来自参考文献(英文,需***),用兴趣的可以去读一下文献. 概念 无向图的割:有无向图\(G=(V,E)\),设\(C\)为图\(G\)中一些弧的集合,若从\(G\)中删去\(C\)中的所有弧能使图\(G\)不是连通图,称\(C\)图\(G\)的一个割. \(S-T\)割:使得顶点\(S\)与顶点\(T\)不再连通的割,称为\(S-T\)割 \(S-T\)最小割:包含的弧的权和最

遇到一道题,简单说就是找一个图的最小生成树,大概有两种常用的算法:Prim算法和Kruskal算法.这里先介绍Prim.随后贴出1924的算法实现代码. Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:

来源:旋转卡壳法求点集最小外接矩形(面积)并输出四个顶点坐标 BZOJ又崩了,直接贴一下人家的代码. 代码: #include"stdio.h" #include"string.h" #include"math.h" #define M 50006 #define eps 1e-10 #include"stdlib.h" #define inf 999999999 typedef struct node { double x,

\(\color{#0066ff}{题目描述}\) 给定n(>0)二维点的笛卡尔坐标,编写一个程序,计算其最小边界矩形的面积(包含所有给定点的最小矩形). 输入文件可以包含多个测试样例.每个测试样例从包含一个正数的行开始. 整数N(<1001),表示该测试样例中的点的数量.接下来的n行各包含两个实数,分别给出一个点的x和y坐标.输入最后包含一个值为0的测试样例,该值必须不被处理. 对于输入中的每个测试样例都输出一行,包含最小边界矩形的面积,小数点后四舍五入到第四位. \(\color{#006

简介   使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是所要求最小外接矩形的点集数组或向量,这个点集不定个数.   cv2.minAreaRect(points) → retval 参数说明: points :是findCountours得到的contour 使用 import cv2 as cv import numpy as np img = cv.imread("test.jpg",0) _,conto

前一篇画出了最小外接矩形,但是有时候画出来的矩形由于中间像素干扰或者是其他原因矩形框并不是真正想要的 如图1是一个信号的雨图,被矩形框分割成了多个小框: 需要合并矩形框达到的效果: 主要思想: 扫描两次最小外接矩形,第一次扫描出的矩形是图一的小矩形,遍历vector指定一个合并最大距离(假设是80),达到指定距离使用画矩形函数将这两个矩形占据的组合区域染成实心矩形. 第二次扫描直接扫描之前画的实心矩形图确定最终边框 过程图 膨胀处理和像素翻转: 代码: #include "core/core.h

主要用到函数说明: _DMxDrawX::GetMcDbDatabaseBound 返回当前图纸的最小外包矩形框,详细说明如下: 参数 说明 DOUBLE* pLbx 返回最小外包矩形框左下角X值 DOUBLE* pLby 返回最小外包矩形框左下角Y值 DOUBLE* pRtx 返回最小外包矩形框右上角X值 DOUBLE* pRty 返回最小外包矩形框右上角Y值 js代码实现如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 var pRet =mxOcx.Call("Mx_Ge

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

最小割Stoer-Wagner算法 割:在一个图G(V,E)中V是点集,E是边集.在E中去掉一个边集C使得G(V,E-C)不连通,C就是图G(V,E)的一个割: 最小割:在G(V,E)的所有割中,边权总和最小的割就是最小割. 求G的任意s-t最小割Min-C(s,t): 设s,t是途中的两个点且边(s,t)∈E(即s,t之间存在一条边).如果G的最小割Cut把G分成M,N两个点集 ①:如果s∈M,t∈N则Min-C(s,t)= Cut(不讨论) ②:如果s,t∈M(或者s,t∈N)则Min-C(

LeetCode939最小面积矩形 给定在 xy 平面上的一组点,确定由这些点组成的矩形的最小面积,其中矩形的边平行于 x 轴和 y 轴. 如果没有任何矩形,就返回 0. Input [[1,1],[1,3],[3,1],[3,3],[2,2]] Output 4 hint 1 <= points.length <= 500 0 <= points[i][0] <= 40000 0 <= points[i][1] <= 40000 所有的点都是不同的. 题目大意 给许多

寻找包裹轮廓的最小正矩形:boundingRect 函数 返回矩阵应满足:① 轮廓上的点均在矩阵空间内.② 矩阵是正矩阵(矩形的边界与图像边界平行). Rect boundingRect(InputArray points); 唯一一个参数是输入的二维点集,可以是 vector 或 Mat 类型. 代码示例: #include<opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int ma