UVa 10173 - Smallest Bounding Rectangle

本文介绍了一种求解二维平面上已知点集构成的最小面积矩形的方法,通过旋转卡壳算法优化查找过程。重点阐述了最小面积矩形存在的条件,并详细解释了如何利用旋转卡壳技巧确定矩形的四个顶点。

题目:求包裹平面上已知点的最小面积矩形。

分析:计算几何、凸包、旋转卡壳。最小面积矩形一定存在一条边与凸包共线。(不共线时,可以通过旋转变得更小)

根据以上结论,直接枚举底边,然后利用旋转卡壳确定其余三个顶点即可。


如图:L1为底边,初始化确定四个边界点,然后利用向量,控制L2,L3,L4与L1的角度即可。

注意:1.输入点可以小于3个,可能是点或者线段;

2.精度问题,之前用点到直线距离公式WA了N久,换成向量计算就AC了。

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cmath>

#define esp 1e-6

using namespace std;

//点结构 
typedef struct pnode
{
	double x,y,d;
	pnode( double a, double b ){x = a;y = b;}
	pnode(){}
}point;
point P[ 1005 ];

//直线结构 
typedef struct lnode
{
	double x,y,dx,dy;
	lnode( point a, point b ){x = a.x;y = a.y;dx = b.x-a.x;dy = b.y-a.y;}
	lnode(){}
}line;

//叉乘ab*ac 
double crossproduct( point a, point b, point c )
{
	return (b.x-a.x)*(c.y-a.y)-(c.x-a.x)*(b.y-a.y); 
}

//点到点距离 
double dist( point a, point b )
{
	return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));
} 

//点到直线距离 
double dist( point p, point a, point b )
{
	return fabs(crossproduct( p, a, b )/dist( a, b ));
} 

//坐标排序 
bool cmp1( point a, point b )
{
	return (a.x == b.x)?(a.y < b.y):(a.x < b.x);
}

//级角排序 
bool cmp2( point a, point b )
{
	double cp = crossproduct( P[0], a, b );
	if ( cp == 0 ) return a.d < b.d;
	else return cp > 0;
}

//叉乘判断平行  
double judge1( point a, point b, point c, point d )  
{  
    return crossproduct( a, b, point( a.x+d.x-c.x, a.y+d.y-c.y ) );
}  

//点乘判断垂直 
double judge2( point a, point b, point c, point d )
{
	return ((b.x-a.x)*(d.x-c.x)+(b.y-a.y)*(d.y-c.y));
} 

double Graham( int n )
{
	if ( n < 3 ) return 0.0;
	sort( P+0, P+n, cmp1 );
	for ( int i = 1 ; i < n ; ++ i )
		P[i].d = dist( P[0], P[i] );
	sort( P+1, P+n, cmp2 );
	
	//计算凸包 
	int top = 1;
	for ( int i = 2 ; i < n ; ++ i ) {
		while ( top > 0 && crossproduct( P[top-1], P[top], P[i] ) < esp ) -- top;
		P[++ top] = P[i];
	}
	P[++ top] = P[0];
	if ( top < 3 ) return 0.0;
	
	//旋转卡壳
	int L2 = 0,L3 = 0,L4 = 0;
	for ( int i = 0 ; i < top ; ++ i ) {
		if ( P[i].y <= P[L2].y ) L2 = i;
		if ( P[i].x >= P[L3].x ) L3 = i;
		if ( P[i].y >= P[L4].y ) L4 = i;
	}
	
	double Min = (P[0].x-P[L3].x)*(P[L2].y-P[L4].y);
	for ( int L1 = 0 ; L1 < top ; ++ L1 ) {
		
		//旋转平行边 
		while ( judge1( P[L1], P[L1+1], P[L3], P[L3+1] ) > esp )
            L3 = (L3+1)%top;
		
		//旋转垂直边 
		while ( L2 != L3 && judge2( P[L1], P[L1+1], P[L2], P[L2+1] ) > esp ) 
			L2 = (L2+1)%top;
		while ( L4 != L1 && judge2( P[L1+1], P[L1], P[L4], P[L4+1] ) > esp ) 
			L4 = (L4+1)%top;
		
		double D = dist( P[L3], P[L1], P[L1+1] );
		double L = dist( P[L2], P[L4], point( P[L4].x-P[L1+1].y+P[L1].y, P[L4].y+P[L1+1].x-P[L1].x ) );
		if ( Min > D*L ) Min = D*L;
	}
	return Min;
}

int main()
{
	int n;
	while ( ~scanf("%d",&n) && n ) {
		for ( int i = 0 ; i < n ; ++ i )
			scanf("%lf%lf",&P[i].x,&P[i].y);
		
		printf("%.4lf\n",Graham( n ));
	}
	return 0;
}

<think>首先,用户的问题是关于计算机视觉和图像处理中的函数或方法,特别是涉及XLD数据结构的操作。他们想了解smallest_rectangle2_xld的用法或实现。 从系统指令中,我需要: - 使用$...$格式的行内数学表达式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 参考的引用内容: - 引用[1]提到了smallest_rectangle1_xld、smallest_rectangle2_xld等函数,但似乎是一个代码片段。 - 引用[2]讨论了SMALLEST_RECTANGLE2计算角度不明确的问题。 - 引用[3]详细描述了Halcon的smallest_rectangle2算子,包括参数含义和示例代码。 - 引用[4]解释了smallest_rectangle2中length1、length2和phi的含义。 - 引用[5]比较了smallest_rectangle1和smallest_rectangle2的区别。 用户的问题焦点是smallest_rectangle2_xld在XLD处理中的用法或实现。XLD是Halcon中的扩展线描述,用于表示轮廓等。 我的回答应该结构清晰,逐步解决问题: 1. 解释XLD数据结构。 2. 描述smallest_rectangle2_xld函数。 3. 参数含义。 4. 用法示例。 5. 注意事项。 6. 生成相关问题。 在回答中,引用相关部分时添加引用标识。 关键点从引用中提取: - smallest_rectangle2_xld用于计算XLD轮廓的最小外接矩形(oriented bounding box)。 - 参数:输入XLD轮廓,输出中心坐标、角度、两个半轴长度。 - 角度phi是长轴与水平方向的角度,范围在$-\pi$到$\pi$之间。 - length1是长半轴,length2是短半轴,且length1 >= length2。 - 引用[3]和[4]提供了细节。 实现细节:在Halcon中,smallest_rectangle2_xld基于最小面积原则计算矩形。 回答结构: 1. 介绍XLD和函数。 2. 函数语法和参数。 3. 输出解释。 4. 示例代码(如果可能)。 5. 常见问题,如角度不明确问题(引用[2])。 6. 与smallest_rectangle1的区别(引用[5])。 7. 生成相关问题。 使用中文回答。</think>### smallest_rectangle2_xld函数在XLD处理中的用法与实现 在计算机视觉和图像处理领域,XLD(eXtended Line Description)是Halcon库中用于表示轮廓、边缘等几何形状的数据结构。它通过点序列描述连续曲线,支持高效几何分析。`smallest_rectangle2_xld`函数专门用于计算XLD轮廓的最小外接矩形(oriented bounding box),该矩形能自适应目标旋转角度,适用于产品定位、缺陷检测等场景。以下我将逐步解释其用法、实现原理和注意事项。 #### 1. **函数语法与参数** `smallest_rectangle2_xld`的语法如下(基于Halcon文档和实际应用): ```halcon smallest_rectangle2_xld(XLDContour : : : Row, Column, Phi, Length1, Length2) ``` - **输入参数**: - `XLDContour`:输入的XLD轮廓对象,通常由边缘检测或分割操作生成(如`edges_sub_pix`或`gen_contour_region_xld`)。 - **输出参数**: - `Row, Column`:矩形中心的坐标(像素单位)。 - `Phi`:矩形长轴与水平方向的角度(弧度制),范围在$[-\pi, \pi]$内。角度定义以长轴为准,正方向为逆时针[^3][^4]。 - `Length1, Length2`:矩形的两个半轴长度(即边长的一半)。其中,`Length1`始终表示长半轴,`Length2`表示短半轴,且满足$ \text{Length1} \geq \text{Length2} \geq 0 $[^4][^5]。 #### 2. **实现原理** 该函数基于最小面积原则计算外接矩形: - **算法核心**:采用旋转卡壳法(rotating calipers)或主成分分析(PCA),通过迭代旋转坐标轴,找到包围XLD轮廓的最小面积矩形。 - **数学基础**:设轮廓点集为$\{ (x_i, y_i) \}$,算法求解: $$ \min_{\theta} \left( \text{Area}(\text{Rect}(\theta)) \right) $$ 其中$\theta$为旋转角度,$\text{Rect}(\theta)$表示旋转后的矩形边界。输出`Phi`对应最优$\theta$,`Length1`和`Length2`为矩形的半长轴和半短轴[^3][^4]。 - **XLD处理优势**:相比区域(Region)操作(如`smallest_rectangle2`),`smallest_rectangle2_xld`直接处理亚像素级轮廓,精度更高,适合精细边缘分析[^3]。 #### 3. **用法示例** 以下Halcon代码演示如何从图像中提取XLD轮廓并计算最小外接矩形: ```halcon * 读取图像并提取边缘 read_image(Image, 'product.png') edges_sub_pix(Image, Edges, 'canny', 1.5, 20, 40) * 生成XLD轮廓 * 计算最小外接矩形 smallest_rectangle2_xld(Edges, Row, Column, Phi, Length1, Length2) * 生成矩形轮廓并可视化 gen_rectangle2_contour_xld(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2) dev_display(Image) dev_display(Rectangle) * 显示矩形 ``` - **结果说明**:矩形中心`(Row, Column)`用于定位目标,`Phi`提供旋转角度(如产品对齐),`Length1`和`Length2`可计算实际尺寸(边长 = $2 \times \text{Length1}$ 和 $2 \times \text{Length2}$)[^3][^4]。 #### 4. **注意事项** - **角度不明确问题**:当目标接近正方形时,`Phi`可能因长轴定义模糊而跳变(例如,在$0^\circ$和$90^\circ$间切换)。建议添加约束条件(如角度范围过滤)[^2]。 - **与区域函数的区别**: - `smallest_rectangle2`:输入为区域(Region),输出类似,但精度较低(像素级)。 - `smallest_rectangle1_xld`:计算轴对齐矩形(无旋转),适合简单场景[^1][^5]。 - **性能考量**:算法复杂度为$O(n)$($n$为轮廓点数),对复杂轮廓可能较慢。优化方法包括轮廓简化(`simplify_contour_xld`)[^3]。 #### 5. **应用场景** - **工业检测**:定位旋转工件(如PCB板),计算角度偏差[^2][^3]。 - **目标测量**:结合`Length1`和`Length2`计算产品尺寸。 - **机器人引导**:基于`Phi`调整抓取方向。 通过合理使用`smallest_rectangle2_xld`,可提升XLD处理的精度和鲁棒性[^3][^4]。
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