Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

我们在检测图像的边缘图时,有时需要检测出直线目标,hough变换检测出直线后怎么能更进一步的缩小区域呢?其中,可以根据距离来再做一判断,就涉及到了点与直线的距离问题. 点到直线距离代码如下: //=================================排除干扰直线============================================ // 根据中心点与直线的距离 排除干扰直线 // 点(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离为d = (A*x0+B*y0+C)/s

求点到直线的距离: double dis(point p1,point p2){   if(fabs(p1.x-p2.x)<exp)//相等的  {    return fabs(p2.x-pegx);    }  else     {   double k=(p2.y-p1.y)/(p2.x-p1.x);   double b=p2.y-k*p2.x;   return fabs(k*pegx-pegy+b)/sqrt(k*k+1);//返回的是距离的   }}判断多边形是否为凸多边形 if

/****点到直线的距离*** * 过点(x1,y1)和点(x2,y2)的直线方程为:KX -Y + (x2y1 - x1y2)/(x2-x1) = 0 * 设直线斜率为K = (y2-y1)/(x2-x1),C=(x2y1 - x1y2)/(x2-x1) * 点P(x0,y0)到直线AX + BY +C =0DE 距离为:d=|Ax0 + By0 + C|/sqrt(A*A + B*B) * 点(x3,y3)到经过点(x1,y1)和点(x2,y2)的直线的最短距离为: * distance =

题意: 平面上有n个点,求一条直线使得所有点都在直线的同一侧.并求这些点到直线的距离之和的最小值. 分析: 只要直线不穿过凸包,就满足第一个条件.要使距离和最小,那直线一定在凸包的边上.所以求出凸包以后,枚举每个边求出所有点到直线的距离之和得到最小值. 点到直线距离公式为: 因为点都在直线同一侧,所以我们可以把加法“挪”到里面去,最后再求绝对值,所以可以预处理所有点的横坐标之和与纵坐标之和.当然常数C也要记得乘上n倍. 已知两点坐标求过该点直线的方程,这很好求不再赘述,考虑到直线没有斜率的情况,

/* 爆头 Description gameboy是一个CS高手,他最喜欢的就是扮演警察, 手持M4爆土匪的头.也许这里有人没玩过CS,有必 要介绍一下“爆头”这个术语:所谓爆头,就是子 弹直接命中对方的头部,以秒杀敌人. 现在用一个三维的直角坐标系来描述游戏中的三维空间 (水平面为xoy平面,z轴正方向是上方). 假设游戏中角色的头是一个标准的球.告诉 你土匪的身高,头部半径,所站位置的坐标: gameboy所控警察的身高,头部半径, 所站位置的坐标,以及枪头所指方向的单位向量. gamebo

背景: osg是一款开源的三维引擎,在过去多年的发展中积累了大量的用户,该引擎基于场景树的管理,使用方法简单.但是对长期使用python作为开发工具的朋友来说, 有一定门槛. 下面的小程序,演示了如何使用python进行osg程序的开发.  代码基于OSG3.4 和  python3.6.  OSG程序用vs2015编译.https://github.com/enigma19971/pyosg from pyosg import * v= osgViewer.Viewer() root = os

需要用到2个数学公式 1,已知2点求其直线方程 2,点到直线的距离 1,Y=kX+b 分别将两点带入以上方程,求出k 和b 例如: p0={x:?,y:?}, p1={x:?,y:?} 可解得方程: -((p0.y-p1.y)/(p0.x-p1.x))*x  + 1*y +   (p0.y*p1.x-p1.y*p0.x)/(p1.x-p0.x)=0 其中: k=-((p0.y-p1.y)/(p0.x-p1.x)) b=(p0.y*p1.x-p1.y*p0.x)/(p1.x-p0.x) 2,点到直

#声明三维数组 num=[[[,,],[,,],[,,]], \ [[,,],[,,],[,,]]] value=num[][][]#设置main为num数组的第一个元素 ): ): ): if(value>=num[i][j][k]): value=num[i][j][k] #利用三重循环找出最小值 print("最小值= %d" %value) 输出 最小值=

爆头 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2002    Accepted Submission(s): 868 Problem Description gameboy是一个CS高手,他最喜欢的就是扮演警察,手持M4爆土匪的头.也许这里有人没玩过CS,有必要介绍一下“爆头”这个术语:所谓爆头,就是子弹直接命中对方的头部,以秒杀

绘制3D柱状图,其数据格式为,二维数组或三维数组. from numpy import * file=open('C:\\Users\\jyjh\\Desktop\\count.txt','r') arr=[] for i in file.readlines(): temp=[] for j in i.strip().split('\t'): temp.append(float(j)) arr.append(temp) import random import numpy as np impor

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def linear_regression(x, y): N = len(x) sumx = sum(x) sumy = sum(y) sumx2 = sum(x ** 2) sumxy = sum(x * y) A

def createScene(): geode = osg.Geode() pointsGeom = osg.Geometry() vertices = osg.Vec3Array() vertices.push_back((-1.02168, -2.15188e-09, 0.885735)) vertices.push_back((-0.976368, -2.15188e-09, 0.832179)) vertices.push_back((-0.873376, 9.18133e-09, 0

上一篇文章展示了如何简单创建一个osg python 程序, 本篇展示了了一些基础数据结构的使用: from pyosg import * vec = osg.Vec3Array() #push back tuple vec.push_back((1.0,2.0,3.0)) #push back list vec.push_back([4.0,5.0,6.0]) import numpy as np #push back numpy array vec.push_back([4.0,5.0,6.

#三维点插值#在三维空间中,利用实际点的值推算出网格点的值import numpy as np point_grid =np.array([[0.0,0.0,0.0],[0.4,0.4,0.4],[0.8,0.8,0.8],[1.0,1.0,1.0]])#网格点坐标 def func(x, y, z): return x*(1-x)*np.cos(4*np.pi*x) * (np.sin(4*np.pi*y**2)**2)*z points = np.random.rand(10, 3)#实际点

1.创建三维坐标轴对象Axes3D 创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'来实现,另一种是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D #figure:新的画布 fig=plt.figure() #axes:坐标轴 ax1=plt.axes(projection='3d') #ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')#画子图 plt.show()

数学知识太差,一点点积累,高手勿喷. 1. 先求出AB向量 a = ( x2-x1, y2-y1 ) 2. 求AB向量的单位方向向量 b = √((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)) a1 = ( (x2-x1)/b, (y2-y1)/b ) 3.求出CA的法向向量(或CB的法向向量) c = ( y0-y1, -(x0-x1) ) 4. 距离 = AC法向向量与BC向量的单位方向向量的数量积 距离d = a1 * c = ( (x2-x1)(y0-y1) - (y2-y1)(x0-x

今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac,输入3d点.2d点.相机内参.相机畸变,输出r.t之后 用projectPoints,输入3d点.相机内参.相机畸变.r.t,输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 cv::projectPoints(input_pt3d,cam_r,cam_t,camInstris,camDistort,result_pt2d);

pro:给定警察的射击位置,设计方向,敌人的位置,敌人的头部半径,问子弹是否可以射到头部. sol:即问头部中点到子弹射线的距离是否小于等于头部半径. 和二维的点到直线一样的操作. det/dot: 用平行四边形面积/底. 那么唯一的问题就是三维向量的det怎么求. 如图: 由于是射线,还要判定是否同向. #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) using namespace std; ; stru