点到线段的最短距离

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private double pointToLine(int x1, int y1, int x2, int y2, int x0,
                int y0) {
            double space = 0;
            double a, b, c;
            a = lineSpace(x1, y1, x2, y2);// 线段的长度
            b = lineSpace(x1, y1, x0, y0);// (x1,y1)到点的距离
            c = lineSpace(x2, y2, x0, y0);// (x2,y2)到点的距离
            if (c <= 0.000001 || b <= 0.000001) {
                space = 0;
                return space;
            }
            if (a <= 0.000001) {
                space = b;
                return space;
            }
            if (c * c >= a * a + b * b) {
                space = b;
                return space;
            }
            if (b * b >= a * a + c * c) {
                space = c;
                return space;
            }
            double p = (a + b + c) / 2;// 半周长
            double s = Math.sqrt(p * (p - a) * (p - b) * (p - c));// 海伦公式求面积
            space = 2 * s / a;// 返回点到线的距离(利用三角形面积公式求高)
            return space;
        }


        // 计算两点之间的距离
        private double lineSpace(int x1, int y1, int x2, int y2) {
            double lineLength = 0;
            lineLength = Math.sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2)
                    * (y1 - y2));
            return lineLength;


        }
Matlab求点到线段的最短距离 点到线段的距离是计算机图形学和计算几何学中常见的问题,本文主要介绍如何使用 Matlab 计算一个点到一条线段的最短距离。本文介绍了如何使用 Matlab 计算一个点到一条线段的最短距离。需要注意处理点在线段延长线上的情况,此时需要判断投影点是否在线段内。,分别表示线段两端点和需要计算距离的点。这个叉积结果是一个向量,其模长即为点到直线的距离。两个点所在的直线的距离,取二者中的较小值。先考虑点到无限长直线的距离。是否在线段上,若不在,则计算。否则,点到线段的最近距离为。内,则点到线段的距离即为。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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