凸包的某些用处

最新推荐文章于 2024-07-02 08:33:02 发布
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#凸包 #旋转卡壳

博客探讨了凸包在求解最远点对问题中的应用，通过构建凸包可以有效降低时间复杂度，尤其是在面对大量点的情况下。虽然最坏情况仍可能是O(n^2)，但在实际有范围限制的坐标数据中，凸包能减少精度问题。此外，文章提到了旋转卡壳算法，可以在O(n)时间内统计最远点对，但实现起来具有挑战性。凸包在二维问题中的应用广泛，但对于多维凸包的用途，作者表示仍在探索之中。

偶尔想到的，可以写下来，提醒提醒自己

有什么用？

其实还真很有用

最远点对！

  • 以前还在C组划水的时候，碰到一道裸题：

    平面上有一些点，求两两点之间最远的距离，有10W个点

  • 由于一时好奇以前做过USACOFencing the Cows圈奶牛

  • 于是就打了个凸包，再统计，AC

  • （我记得一堆人用水法过了……）

可以看出，这种统计最远距离的平面问题用凸包是很简单的
虽说求完的数据最坏的统计情况仍旧是

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opencv凸包的简单运用
weixin_54574838的博客
04-24 735
序 这次我们来学习关于opencv的图像轮廓中很重要的一个内容，凸包，凸包指的是完全包含原有轮廓， #仅由轮廓上的点所构成的多边形。凸包的，每一处都是凸的，即凸包内任意两点的直线都在凸包的内部。在凸包内，任意的连续的三个点的内角都小于180°。 #了解过了凸包的概念之后，让我们来了解，凸包的简单运用。首先来看看凸包的函数语法格式。 代码展示 hull = cv2.convexHull(points[,clockwise[,returnPoints]]} 知道了基本语法格式之后，我们就可以利用前面学习过的图
凸包的应用
qq_51223089的博客
06-29 990
一.凸包的运用 凸包能解决什么问题? 相信小伙伴们在学习matlab时，常常会遇到，给定点集合，需要我们圈定范围。怎么圈定范围呢？1.确定最外围的点集。 2.根据1的点集使用plot作图。最难的就是第一步，怎么确定最外围的点集合呢？欸，这个时候凸包就出现了，及其便捷的解决了这个问题。 ...
OpenCV--凸包
m0_57454729的博客
06-29 3071
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、凸包是什么？二、使用步骤1.获取凸包2.凸包缺陷检测（图是有缺陷的）3.测试轮廓是否是凸型的总结 前言 随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、凸包是什么？ 凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间V中，对于给定集合X，所有
OpenCV 显示图像的凸包 Convex Hull 效果
weixin_34293246的博客
07-29 287
OpenCV 显示图像的凸包 Convex Hull 效果 目的 本文将教你如何使用 OpenCV 函数convexHull 代码 代码如下所示，可从这里下载 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"...
凸包 (Convex Hull)
LqSilence的博客
10-28 2772
凸包的定义 在一个多边形边缘或内部，任意两个点的连线都包含在多变形边界或者内部。 正式定义：包含点集合 S 中所有点的最小凸多边形称为凸包。 凸包是一个计算几何中常见的概念。给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它是能包含点集中所有点的。 理解图形形状或轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其图缺陷(convexity defects)，。很多复杂物...
精选资源
convex_hull:用python编写的项目，旨在重新创建某些软件中常用的凸包算法
04-20
在实际应用中，凸包算法有诸多用途。例如，在计算机图形学中，它可以用于碰撞检测，简化复杂的形状表示；在机器学习中，它可以用于数据聚类，识别异常值；在地理信息系统中，它可以用于计算区域边界；在路径规划中，...
什么是Convex Hull（凸包）
BigBookX's Blog
07-02 1832
对于一个点集 ( S )（可以在二维平面、三维空间或更高维度中），其凸包 (ConvSConvS) 是包含 ( S ) 的最小凸集。换句话说，凸包是一个包含 ( S ) 的最小凸区域。
qt图形凸包
最新发布
03-10
### Qt 中实现图形凸包算法 在 Qt 中实现图形的凸包算法可以通过多种方式完成，其中一种常见的方式是利用现有的库来简化开发过程。...这不仅有助于深入理解背后的原理，而且可以在某些情况下获得更好的灵活性和效率。
VC++6.0环境下Delaunay三角网凸包生成方法
在计算机科学中，寻找一组点的凸包是一个基础问题，它在多种应用中都有重要用途，如计算几何、机器学习和计算机视觉。凸包问题有多种解决方案，比如Graham扫描算法和Jarvis步进算法等。在生成Delaunay三角网时，往往...
矢量的凸包应用
永爱米蒂
07-03 377
文章目录做题记录 做题记录 第一题 洛谷P2742 【模板】二维凸包 第二题 洛谷P2116 城墙
计算几何——凸包
yfdyyy的专栏
03-11 696
1.1 应用场景 有多个手机信号发射器，求解一个最小区域，要求所有的发射器都包含在这个最小区域中，并且任意两台发射器之间的交流包含于在这个区域内。 将所有的发射器看做为点，任意两个点之间的连线都包含于一个平面S。 1.2 问题定义 一个平面的子集S是凸的，当且仅当S中的任意两个点之间的连线都包含于S中。点集P的凸包是所有包含P的凸集中的最小的一个。凸包是唯一的。 1.3 算法分析 将所
凸包及其应用
soberman的专栏
03-10 1414
//坐标是整形的凸包算法int dblcmp(double t){ if(fabs(t) < 1e-8) return 0; return (t > 0) ? 1 : -1;}//求向量叉积abXac > 0 c 在ab逆时针方向int Cross(Point a, Point b, Point c){ return (b.x-a.x)*(c.y-
凸包应用
Paige's Blog
08-01 856
http://acm.hnu.cn/online/?action=problem&type=show&id=13343 Around the Track Time Limit: 1000ms, Special Time Limit:2500ms, Memory Limit:32768KB Total submit users: 0, Accepted
凸包
YangYaYan的博客
04-16 508
凸包在一个多变形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者内部。 首先把图像从RGB转为灰度 然后再转为二值图像 在通过发现轮廓得到候选点 凸包API调用 绘制显示。 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> #include <opencv2\imgpr...
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10-31 476
OpenCV中的凸包 凸包是指给定一个二维平面上的点集，凸包就是将这个点集最外层的点连接起来构成的凸多边形。 上一节的找到图像的边界点的坐标信息，在此基础之上，进行凸包操作。 具体流程: 找到图像的轮廓边界坐标信息，存储在vector<vector> contours中，则每一个contours[i]代表了一条边际，即是一系列点的集合，然后，我们利用凸包的定义，在这个点集上找到凸包，遍...
Opencv凸包
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06-29 159
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言二、使用步骤1.获取凸包 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、凸包是什么？ 凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。  
初学凸包（凸包学习总结）
china震震的博客
04-30 1011
前言： 这几天一直在网上听清华大学的一门课叫《计算几何》，感觉老师讲的特别好，听到凸包了，这几天一直在想这个东西，却迟迟写不出代码，感觉还是太浮躁了，没有定下心来，所以在此总结一下凸包的学习以及相关的代码；还有就是关于向量方面接触太少了，估计还要恶补一下与向量有关的数据结构的基础知识。 正文： 凸包： 凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。在一个实数向量空间V
凸包检测在OpenCV中的应用
WzisTypescript的博客
09-26 160
凸包检测在计算机视觉中有广泛的应用，比如物体识别、手势识别等领域。通过识别和分析凸包形状，我们可以提取出物体的重要特征，并用于后续的图像处理和分析。凸包检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于识别和分析图像中的凸包形状。本文将介绍如何使用OpenCV库进行凸包检测，并提供相应的源代码示例。在进行凸包检测之前，我们需要进行边缘检测，以便找到图像中的轮廓。首先，确保你已经安装了OpenCV库，并且在代码中正确导入了相关的模块。接下来，我们将加载一张图像，并将其转换为灰度图像，以便于后续的处理。
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