正方形组合而成的多边形的顶点排序算法

介绍了一种针对由正方形组合而成的多边形顶点排序算法,该算法通过横纵扫描线的方式,实现顶点的有效排序,以满足PNPoly算法对有序顶点数组的要求。

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  在开发现在的项目中碰到一个关于算法的难题,就是“正方形组合而成的多边形的顶点排序算法”。为什么要将多边形的顶点排序呢?因为需要使用PNPoly的算法来判断点是否在多边形内。而PNPoly的算法唯一要求的就是多边形的顶点有序数组,至于是逆时针还是顺时针其实都无所谓了。起初碰到这个问题的时候我百度了一下发现了凸包的概念,以及计算凸包的常用算法(详情点击这里:凸包)。但使用极角来排序多边形顶点的方法在项目中会遇到一些问题。以下图为例,N为多边形的中心点,则MN和BN的极角相同的,如此以极角为排序标准的话,顶点顺序就会出现跳跃的现象。

图1


  后来在网上搜索的时候,偶然间查到了多边形的填充算法——扫描线算法(详情请点击:区域填充)。在详细的查阅了该算法之后,我突然想到了一种可以将项目中的多边形进行顶点排序的方法——横纵扫描线算法。以下面的图形为例,多边形的顶点为A、C、D、F、G、E、I、J、K、L、M。正方形相交的点,相交次数为偶数次的则被忽略掉(别问我为什么,自己观察)。那么现在我们可以得到一个包含了多边形所有顶点坐标的数组,但却是无序的。我们的目的就是要把它排成有序的。

图2

  怎么做?求得这个多边形的边界,即x轴和y轴坐标的最大值和最小值。由此我们可以得到一个矩形边界,如下图。然后横纵分别以正方形的边长为单位画射线,就像小时候在图画本上打格子一样。这样我们就得到了横向4条线,纵向4条线。你能观察到什么?对头,多边形所有的顶点都在这8条线上了,而且是横纵交错。这就为我们排序多边形的顶点打下了基础。如果你聪明如我,应该不难发现,在一条线上相交的几个顶点数量一定是偶数,而且,按照顺序从左到右,从上到下一定是两两相连形成多边形的边。比如边HI和边JK。另外一个规律就是多边形的边横向走过之后,下一个顶点一定在纵向。为什么这么说呢?比如HI边,它的下一个顶点是L点,而不是J点,这是因为,HIJ三点是在一条直线上,如果J点是它的下一个顶点,那么I点就不可能是顶点。由此我们就可以排序多边形的顶点了。

图3


    下面我们来看一下这个算法的部分代码(C#)。计算多边形边界和做扫描线这部分代码都很简单,我就不上代码了。我们主要看一下顶点与扫描线相交的排序与存储:

            ScanningLineCrosspointComparer comparer = new ScanningLineCrosspointComparer(rule);
            group.Sort(comparer);

            for (int j = 0, length = group.Count; j < length; j += 2)
            {
                cachedData[bigAreaId].Add(group[j], group[j + 1]);
                cachedData[bigAreaId].Add(group[j + 1], group[j]);
            }

  ScanningLineCrosspointComparer是group的一个排序类,按照x轴或者y轴从小到大排序坐标点。以HIJK为例,将H点坐标作为key,I点坐标作为它的value存入Dictionary。同样,反过来将I点坐标作为key,H点坐标作为它的value存入Dictionary。点J和点K也以同样的方式处理。

  以上面的方式处理过所有的扫描线之后,我们就可以从多边形顶点中随便找一个顶点来作为起点开始排序顶点了。假设我们以L点为例,我们先到横向扫面线的Dictionary里查找以L为key的value,我们会得到M点。然后我们再以M点为起点到纵向扫面线的Dictionary中查找以M为key的value,我们会得到J。以此类推直到找到最后一个顶点,依次将得到的value添加到数组或者List,我们就得到了一个有序的多边形顶点列表。

   这种算法可能不是最好的,但目前我能想到的最好似乎只有这种方法了。如果哪位大神有更好的方法,希望积极地拍砖。

<think>我们面对的问题是如何在MaixCam设备上实现将正方形拆分为两个直角等腰三角形的算法。 根据引用内容,我们知道等腰直角三角形的性质(两直角边相等,两锐角为45°),以及如何判断三角形性质(引用2中的代码示例)和打印直角等腰三角形(引用3中的代码示例)的方法。 但是用户的需求是“将正方形拆分为两个直角等腰三角形”,这实际上是一个几何分割问题,而不是判断或打印。因此,我们需要从几何角度考虑如何分割正方形。 思路: 1. 正方形有四个顶点,我们通常标记为A、B、C、D(按顺序,例如A(0,0), B(1,0), C(1,1), D(0,1))。 2. 将正方形分割为两个直角等腰三角形,最简单的方法就是沿对角线分割。因为正方形的对角线将正方形分成两个全等的等腰直角三角形。 3. 例如,连接A(0,0)和C(1,1)的对角线,将正方形分成三角形ABC(实际是A、B、C)和三角形ADC(实际是A、D、C)。但是注意,三角形ABC的三个顶点是A、B、C,而三角形ADC的三个顶点是A、D、C。 实际上,三角形ABC的边AB、BC和AC,其中AB和BC是直角边,AC是斜边。同样,三角形ADC的边AD、DC和AC,其中AD和DC是直角边,AC是斜边。 4. 因此,算法就是找到正方形的对角线,然后沿着对角线分割。 在MaixCam上实现,我们需要考虑的是图像处理还是几何绘制?用户没有明确,但根据上下文(MaixCam是一个AIoT开发板,具有摄像头和屏幕),可能有两种情况: a) 在屏幕上绘制一个正方形,然后将其分割为两个三角形并绘制出来(图形绘制)。 b) 在图像中检测到正方形区域,然后将其分割为两个三角形(图像处理)。 由于问题描述不明确,我们考虑两种情况: 情况一:图形绘制(在屏幕上绘制) 如果我们想在屏幕上绘制一个正方形,然后将其分割为两个三角形,我们可以使用图形库(如MaixPy的lcd或image模块)来绘制三角形。 步骤: 1. 定义正方形的四个顶点(例如:A(0,0), B(100,0), C(100,100), D(0,100))。 2. 沿对角线(如AC)分割,得到两个三角形:△ABC(实际是A、B、C)和△ADC(实际是A、D、C)。注意:实际上△ABC是A、B、C,△ADC是A、D、C,但这样分割后,两个三角形都是等腰直角三角形。 3. 使用绘制多边形的函数分别绘制两个三角形。 代码示例(伪代码,基于MaixPy): ```python import image # 创建一个空白图像 img = image.Image() # 正方形的四个顶点 square = [(0,0), (100,0), (100,100), (0,100)] # 分割成两个三角形:三角形1(A,B,C)和三角形2(A,D,C) triangle1 = [square[0], square[1], square[2]] # A, B, C triangle2 = [square[0], square[3], square[2]] # A, D, C # 绘制三角形1(用红色填充) img.draw_polygon(triangle1, color=(255,0,0), thickness=-1) # thickness=-1表示填充 # 绘制三角形2(用蓝色填充) img.draw_polygon(triangle2, color=(0,0,255), thickness=-1) # 显示图像 lcd.display(img) ``` 注意:这里我们假设了正方形顶点顺序。实际绘制时,注意坐标系的定义(MaixCam的屏幕坐标系,原点在左上角,x轴向右,y轴向下)。 情况二:图像处理(分割图像中的正方形区域) 如果我们有一张图片,其中包含一个正方形区域,我们想把这个正方形区域分割成两个三角形区域,然后分别处理(例如提取两个三角形区域的数据),那么我们需要: 1. 检测图像中的正方形(例如使用find_rects函数)。 2. 获取正方形的四个顶点(注意顺序可能是任意的,需要按顺序排列)。 3. 然后同样沿对角线分割成两个三角形区域。 4. 对两个三角形区域分别进行操作(例如提取ROI,或进行其他处理)。 步骤: 1. 检测正方形:使用MaixPy的find_rects函数(如果有的话)或者自己实现一个检测正方形的算法(例如通过轮廓检测并筛选出有四个顶点且角度接近直角的轮廓)。 2. 对检测到的正方形的四个顶点进行排序(按顺时针或逆时针顺序)。 3. 选择对角线(比如第一个点和第三个点)分割成两个三角形。 4. 创建两个掩模(mask),一个用于第一个三角形,一个用于第二个三角形。 代码示例(伪代码): ```python import image # 读取图像 img = image.Image("/sd/test.jpg") # 假设我们有一个函数可以检测正方形,返回四个顶点的列表(按顺序) # 这里使用find_rects,注意MaixPy的find_rects返回的是矩形对象,我们需要获取四个角点 rects = img.find_rects(threshold=5000) # 阈值根据实际情况调整 if len(rects) > 0: rect = rects[0] # 获取四个顶点,rect.corners()返回四个点,可能是无序的,需要排序 # 排序函数:按顺时针排序,从左上开始 corners = rect.corners() # 排序:按x+y从小到大是左上,按x-y从小到大是右上,等等。这里简化,假设我们得到的是有序的四个点:[top-left, top-right, bottom-right, bottom-left] # 但实际上,find_rects返回的顺序可能不确定,我们可以根据坐标排序: # 按y坐标排序,然后按x坐标排序,得到从上到下,然后每一行从左到右 corners = sorted(corners, key=lambda p: (p[1], p[0])) # 这样排序后,前两个点是上边(左、右),后两个点是下边(左、右) # 重新排列为:左上,右上,右下,左下 top_left, top_right = corners[0], corners[1] bottom_left, bottom_right = corners[2], corners[3] # 重新组合成有序的四个点 ordered_corners = [top_left, top_right, bottom_right, bottom_left] # 现在,我们按顺序的四个点:0:左上, 1:右上, 2:右下, 3:左下 # 分割成两个三角形:三角形1(左上,右上,右下)和三角形2(左上,左下,右下) triangle1 = [ordered_corners[0], ordered_corners[1], ordered_corners[2]] triangle2 = [ordered_corners[0], ordered_corners[3], ordered_corners[2]] # 创建两个掩模(与原图同样大小,初始为0) mask1 = image.Image(size=(img.width(), img.height()), color=(0)) mask2 = image.Image(size=(img.width(), img.height()), color=(0)) # 在mask1上绘制三角形1(填充为白色) mask1.draw_polygon(triangle1, color=(255), thickness=-1) # 在mask2上绘制三角形2(填充为白色) mask2.draw_polygon(triangle2, color=(255), thickness=-1) # 现在我们可以用掩模提取原图中的三角形区域 # 例如,提取三角形1区域: tri1_img = img.copy() tri1_img.clear(mask=(mask1, 0, 0)) # 只保留mask1中白色区域的像素,其他置0(或使用bitwise_and) # 同样提取三角形2区域 tri2_img = img.copy() tri2_img.clear(mask=(mask2, 0, 0)) # 然后可以分别显示或处理这两个图像 ``` 注意:以上代码为伪代码,实际在MaixPy中,绘制多边形和掩模操作可能需要根据具体API调整。另外,检测正方形的部分,MaixPy的find_rects函数可能返回的是矩形(包括旋转矩形),我们需要根据实际情况调整顶点顺序。 总结: 根据用户需求,我们提供了两种可能的实现方式:图形绘制和图像处理。核心都是沿对角线分割正方形为两个等腰直角三角形。 相关问题: 1. 在MaixCam上如何检测图像中的正方形? 2. 如何对检测到的正方形的四个顶点进行排序? 3. 在MaixPy中,如何使用draw_polygon函数绘制填充三角形? 4. 如何用掩模提取图像中的特定区域? 5. 除了沿对角线分割,还有其他方法将正方形分割成两个等腰直角三角形吗?</think>### 在MaixCam上实现正方形分割为两个直角等腰三角形的算法 #### 算法原理 1. **几何基础**:正方形沿对角线分割必然得到两个全等的直角等腰三角形(两直角边相等,斜边为正方形对角线)[^1]。 2. **坐标计算**:设正方形顶点坐标为$A(x_1,y_1)$,$B(x_2,y_2)$,$C(x_3,y_3)$,$D(x_4,y_4)$,沿对角线$AC$分割可得: - $\triangle ABC$:顶点$A,B,C$ - $\triangle ADC$:顶点$A,D,C$ #### MaixCam实现步骤(使用MaixPy) ```python from maix import image, display # 1. 检测正方形(示例代码,需根据实际场景调整) def detect_square(img): # 使用边缘检测或find_rects函数定位正方形 squares = img.find_rects(threshold=5000) # 调整阈值适应场景 if len(squares) > 0: return squares[0].corners() # 返回四个顶点坐标 return None # 2. 分割为两个三角形 def split_square(corners): if len(corners) != 4: return None # 顶点排序:[左上, 右上, 右下, 左下] corners = sorted(corners, key=lambda p: (p[0], p[1])) A, B, C, D = corners # 假设已按顺时针排序 # 分割对角线:A↔C triangle1 = [A, B, C] # △ABC triangle2 = [A, D, C] # △ADC return triangle1, triangle2 # 主程序 cam = image.Camera() disp = display.Display() while True: img = cam.read() corners = detect_square(img) if corners: tri1, tri2 = split_square(corners) # 可视化:用不同颜色绘制三角形 img.draw_polygon(tri1, color=(255,0,0), thickness=2) # 红色 img.draw_polygon(tri2, color=(0,0,255), thickness=2) # 蓝色 # 可选:提取三角形区域进行独立处理 mask_tri1 = image.Image().new(size=img.size, color="black") mask_tri1.draw_polygon(tri1, color="white", thickness=-1) # 填充 region1 = img.bitwise_and(mask_tri1) disp.show(img) ``` #### 关键优化点 1. **顶点排序**:使用`sorted(corners, key=lambda p: (p[0], p[1]))`确保顶点顺序一致 2. **对角线选择**:通过$\sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2}$计算最长边作为对角线 3. **鲁棒性处理**: - 添加四边形校验:`if not is_convex_quad(corners): continue` - 使用`find_rects`的`roi`参数缩小检测区域 #### 应用场景 1. 图像分割预处理 2. 计算机视觉中的几何特征提取 3. AR应用中物体表面三角化渲染 ---
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