无题

介绍了海伦公式及其应用,这是一种用于计算已知三边长度的三角形面积的方法。宋代数学家秦九韶提出的三斜求积术与之相似。通过将多边形分割为三角形,海伦公式也可应用于多边形面积的计算。

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海伦公式:(计算三角形面积)

中国宋代的数学家秦九韶也提出了“三斜求积术”,它与海伦公式基本一样。
假设在平面内,有一个三角形,边长分别为a、b、c,三角形的面积S可由以下公式求得:
而公式里的p为半周长(周长的一半):
注1:"Metrica"(《论》)手抄本中用s作为半周长,所以
两种写法都是可以的,但多用p作为半周长。
由于任何n边的多边形都可以分割成(n-2)个三角形,所以海伦公式可以用作求多边形面积的公式,但需要先知道分割用的对角线的长度。比如说测量土地的面积的时候,不用测三角形的高,只需测两点间的距离,就可以方便地导出答案。

在黑马的学习,已经有持续一个礼拜,期间有休息三天,反省下,本来自己的基础就不怎么好,还没有好好利用这三天查缺补漏。该打。。。。压力来了,底子薄,要比别人付出更多。但是,付出之前请先做好规划,不要走出一滩浑水,又踏入一滩烂泥

第一,不能对不起父母;第二,不能让大鹏同学失望,不鞥让申申小瞧我,第三,对得起自己的将来。。。

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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