凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε称之为阈值 shreshold 图一 静态图如下: 具体详细的可以参考如下两篇文章. 相关文章如下: 道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现,该文章只看他的文字讲解就好,他的代码不是通过python实现的. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),该文

凸包的定义: 包含点集 S 所有点的最小凸多边形称为凸包. 凸包绘制原理:Graham 扫描法 首先选择 y 方向上最低的点作为起始点 p0. 然后以 p0 为原点,建立极坐标系,做逆时针极坐标扫描,依次添加凸包点 p1,p2 ...pn(排序顺序根据极坐标角度大小) 若当前扫描点与下一个点构成的直线为逆时针转向,且转角 > 180°,则将该点添加到凸包点集合,否则忽略. 寻找凸包:convexHull 函数 void convexHull(InputArray points, OutputAr

目标 在本文中,我们将学习 如何找到轮廓的不同特征,例如面积,周长,质心,边界框等. 您将看到大量与轮廓有关的功能. 1. 特征矩 特征矩可以帮助您计算一些特征,例如物体的质心,物体的面积等.请查看特征矩上的维基百科页面.函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典.见下文: import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('star.jpg',0) ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0

在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的轮廓,通过convexHull函数,我们就能得到轮廓的凸包.下面的图就是一些点集的凸包. 求凸包的代码如下: int main( int /*argc*/, char** /*argv*/ )     {     Mat img(500, 500, CV_8UC3);     RNG& rng = theRNG(); cout << "\n这个程序演示了凸包函数的使用,任意给定一些点,

凸包的含义: 在二维平面上给定点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形.并且这个凸多边形能包含点集中所有的点.OPENCV中: convexHull函数用于寻找图像点集中的凸包.它有六个输入参数. 第一个参数:输入的二维点集第二个参数:输出的凸包.为数组类型的hull第三个参数:bool类型的clockwise.当此标志符为真时,输出的凸包为顺时针方向,否则,为逆时针方向.第四个参数:bool类型的returnPoints,操作标识符,默认值为true. #include<opencv2

凸包算法实现点集合中搜索凸包顶点的功能,可以处理共线情况,可以输出共线点也可以不输出而只输出凸包顶点.经典的Graham Scan算法,点排序使用极角排序方式,并对共线情况做特殊处理.一般算法是将共线的点去掉距离小的,保留最远的,这样处理会导致不能输出凸包边上的点,只能输出顶点.但是有时候需要输出这些边上的点,因此这里我将共线点都保留,并按照顺序排列.共线点排列方式是:非起始边按照从远道近排列,起始边按从近到远排列. 算法原理参见如下网址,讲解很详细: http://blog.sina.cn/d

称号: Maple trees Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 177 Accepted Submission(s): 63   Problem Description There are a lot of trees in HDU. Kiki want to surround all the trees with the m

实现功能:求出二维平面内一对散点的凸包(详见Codevs 1298) 很神奇的算法——先将各个点按坐标排序,然后像我们所知的那样一路左转,求出半边的凸包,然后反过来求另一半的凸包 我以前正是因为总抱着想一步到位的想法,所以每次都跪得很惨(HansBug:事实上这次是我这辈子第一次A掉凸包题) 然后别的没了,就是凸包的基本思想 (顺便输出凸包周长C和面积S) ..] of longint; var i,j,k,l,m,n,m1,m2:longint; a:..,..] of longint; b,

一直听大佬们说:凸包.凸包.凸包 一直不会..... 然后.... 今天考试,考了一道计算几何的简单题.... 这,,,还是学一下吧.. 然后考试现场学习一下凸包算法. 先理解一下凸包是啥东西. 看看这张图 解释一下凸包是什么 如果你有一堆点(原谅我画的很凌乱) 那么,找到一个点集 依次连接这些点 使他们形成一个凸多边形 并且所有的点都包括在这个多边形的内部或者边上 这个多边形就是一个凸包(我写的肯定一点也不严谨) 不管怎么样,就先这样理解一下吧...... 凸包是啥应该不难理解,那么,给你一堆

\(\color{#0066ff}{题目描述}\) 给出空间中n个点,求凸包表面积. \(\color{#0066ff}{输入格式}\) 第一行一个整数n,表示点数. 接下来n行,每行三个实数x,y,z描述坐标. \(\color{#0066ff}{输出格式}\) 输出凸包表面积,保留3位小数. \(\color{#0066ff}{输入样例}\) 4 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 \(\color{#0066ff}{输出样例}\) 2.366 \(\color{#0066ff}

描述: 有一个牧场,牧场上有很多个供水装置,现在牧场的主人想要用篱笆把这些供水装置圈起来,以防止不是自己的牲畜来喝水,各个水池都标有各自的坐标,现在要你写一个程序利用最短的篱笆将这些供水装置圈起来!(篱笆足够多,并且长度可变) 输入: 第一行输入的是N,代表用N组测试数据(1<=N<=10)第二行输入的是m,代表本组测试数据共有m个供水装置(3<=m<=100)接下来m行代表的是各个供水装置的横纵坐标 输出: 输出各个篱笆经过各个供水装置的坐标点,并且按照x轴坐标值从小到大输出,如

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/984/J 来源:牛客网 护城河 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 32768K,其他语言65536K 64bit IO Format: %lld 题目描述 为了防止口渴的食蚁兽进入他的农场,Farmer John决定在他的农场周围挖一条护城河.农场里一共有N(8<=N<=5,000)股泉水,并且,护城河总是笔直地连接在河道上的相邻的两股泉水.护城河必须能保护所有的泉水,也就是说,能包围

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

查找轮廓 findContours   cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → image, contours, hierarchy   参数解释 image:原图像,可以事先由compare().inRange().threshold()等得到binary的image图像 mode:轮廓检索模式 method:轮廓近似方法 mode参数可取值为 CV_RETR_EXTERNAL 仅检索

查找轮廓的不同特征,例如面积,周长,重心,边界等 1.矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等. 函数cv2.momen()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回, 我们的测试图像如下: 例程如下: # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('8.jpg',0)ret,thresh = cv2.threshold(img,12

什么是轮廓? 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用.谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像.简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图).其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓. 为了准确,要使用二值化图像.需要进行阀值化处理或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果之后想继续使用原始图像,应该将

引言 二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息. 这里顺带提下边缘检测,和轮廓提取的区别: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化.如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中. 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象.如OpenCV中的findContours()函数, 它会得到每一个轮廓

PKU: 机试: d1t1: 考虑拓扑序的合法性,每个点的入边必须先加入.f[S]表示先出来的是S集合的点,对应边的方案数.加入x的时候,把入边方向确定,出边自然后面会确定的 2^n*n d1t2: 虚树,点数=边数+1,NTT, 先咕咕咕 d1t3: 地主斗... 炸弹,火箭先处理 剩下牌的特征值(每个方式最大的),以及对应的牌数 hash表存一下 然后再找B的 特征值要状压,还要边加入边计算特征值. d2t1: a[i]=0的部分分: 分成n段 每个点在每个段的方案数有相同之处 f[i][j

1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1)     读取图片. 2)     将彩色图像转换成灰度图像. 3)     将灰度图像转换成二值图形并查找其二值图像边缘即可(如canny边缘检测). 4)     显示轮廓边缘. findContours寻找轮廓函数,原型为: CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutp

题意:如题 用Graham,直接就能得到逆时针的凸包,找到原点输出就行了,赤果果的水题- 代码: /* * Author: illuz <iilluzen[at]gmail.com> * Blog: http://blog.csdn.net/hcbbt * File: poj2007.cpp * Create Date: 2013-11-14 18:55:37 * Descripton: convex hull */ #include <cstdio> #include <c