CGAL 邻域点集查询编程

最新推荐文章于 2024-08-21 23:59:09 发布
最新推荐文章于 2024-08-21 23:59:09 发布
阅读量117 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechSavant/article/details/132821674
编程 专栏收录该内容
342 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何利用CGAL库实现邻域点集查询。首先，需要安装和配置CGAL库，然后定义二维点类。接着，创建点集并使用CGAL的Random_points_in_square_2生成器填充数据。之后，通过构建搜索树进行高效邻域查询。最后，展示了一个名为neighborhoodQuery的函数，用于执行查询并打印结果。这个功能可以按需扩展。

CGAL 邻域点集查询编程

邻域点集查询是计算几何算法中常见的任务之一，它涉及在给定的点集中查找与目标点相邻的点。CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的计算几何库，提供了许多高效的算法和数据结构来解决各种计算几何问题。在本文中，我们将使用CGAL库来实现邻域点集查询的功能，并提供相应的源代码。

为了开始编程，我们首先需要安装CGAL库并进行配置。请确保已正确安装CGAL库，并设置好编译环境。

接下来，我们将定义一个简单的点类来表示二维点。在这个示例中，我们假设每个点都由其x和y坐标表示。

#include <CGAL/Simple_cartesian.h>

typedef CGAL::Simple_cartesian<double> Kerne
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
CGAL 邻域点集查询（二维）
dayuhaitang1的博客
05-10 689
CGAL 邻域点集查询（二维）
CGAL 点云上采样（EAR算法）
dayuhaitang1的博客
02-05 799
CGAL 点云上采样（EAR算法）
CGAL的几何对象生成器
weixin_44897632的博客
12-05 1175
CGAL库中提供了各种用于几何对象的生成器。它们作为合成测试数据集非常有用，例如用于测试退化对象集上的算法和性能分析。提供了两种点生成器：第一种是随机点生成器，第二种是确定性点生成器。大多数随机点生成器和少数确定性点生成器被提供作为输入迭代器。输入迭代器模拟无限序列的点。算法std::copy_n可用于复制有限序列。迭代器适配器Counting_iterator可用于创建有限迭代器范围。其他生成器作为函数提供，用于写入输出迭代器。其他函数添加退化或随机扰动。在二维中，我们提供输入迭代器来生成。
CGAL 点云双边滤波
点云侠的博客
10-22 1536
CGAL双边滤波对点云数据进行平滑处理
Easy3D&CGAL文章目录汇总
dayuhaitang1的博客
09-11 2506
Easy3D&CGAL文章目录汇总
CGAL的2D和曲面插值函数
weixin_44897632的博客
12-23 2445
Sibson 引入了自然邻近插值来插值多元散乱数据。给定一组数据点 P，与 P 相关的自然邻近坐标由 P 的 Voronoi 图定义。当模拟将查询点 x 插入 P 的 Voronoi 图时，x 的潜在 Voronoi 单元从相邻的现有单元中“窃取”了一些部分。2D示例：x有五个自然邻居p1，…，p5。自然邻居坐标λ3（x）是紫色多边形的面积π3（x，与总高亮区域的面积之比。设π(x)表示x的潜在Voronoi单元的体积，πi(x)表示x的单元将从pi的单元中窃取的子单元的体积。
CGAL 线性插值（自然邻近坐标）
dayuhaitang1的博客
08-21 500
CGAL 线性插值（自然邻近坐标）
CGAL的2D范围搜索和相邻搜索
weixin_44897632的博客
11-27 1286
几何查询是计算几何中许多应用的基础。查询的典型示例是：找出给定对象是否包含在集合中，找到位于给定区域（例如矩形）中的集合中的所有对象，找到最靠近给定点的对象，或者找到集合中彼此最靠近的一对对象。此外，在对象的删除和插入可以有效执行的意义上，该集合应该是动态的。例如，用于回答最近邻居搜索的Voronoi图、用于正交范围查询的范围树、用于更通用范围查询的分区树、用于点位置的分层三角图和用于交叉查询的分段树。然而，这是完全不切实际的，因为它使用了太多的内存，并且需要在存在更新操作的情况下维护所有这些数据结构。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
图们江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
uniad-base-e2e.pth
11-27
uniad-base-e2e.pth
CGAL缺失表面生成
03-15
为此，可以从局部邻域统计平均值得到初步估算结果再经过迭代改进得到最终版本。 以下是简单的 Python 绑定示例代码用于演示上述流程的一部分功能: ```python from CGAL.CGAL_Kernel import Point_3 from CGAL.CGAL...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值