USACO6.5.2 Closed Fences(fence4)

思路简单,难写,耐性子写吧


/*
ID:xsy97051
LANG:C++
TASK:fence4
*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

struct POINT 
{
    double x;
    double y; POINT(double a=0, double b=0) { x=a; y=b;} //constructor
};
struct LINESEG {
    POINT s;
    POINT e;
    LINESEG(POINT a, POINT b) { s=a; e=b;}
    LINESEG() { }
};
double dist(POINT p1,POINT p2) 
{				
    return(sqrt((p1.x-p2.x)*(p1.x-p2.x)+(p1.y-p2.y)*(p1.y-p2.y)));
}

double multiply(POINT sp,POINT ep,POINT op) 
{
    return((sp.x-op.x)*(ep.y-op.y)-(ep.x-op.x)*(sp.y-op.y));
}

bool online(LINESEG l,POINT p)
{
	return((multiply(l.e,p,l.s)==0) &&( ( (p.x-l.s.x)*(p.x-l.e.x)<=0 )&&( (p.y-l.s.y)*(p.y-l.e.y)<=0 ) ) );
}

POINT midpoint(POINT a, POINT b)
{
    return POINT((a.x + b.x) / 2, (a.y + b.y) / 2);
}

bool intersect(LINESEG u,LINESEG v)
{
    return ( (max(u.s.x,u.e.x)>=min(v.s.x,v.e.x))&& //排斥实验
        (max(v.s.x,v.e.x)>=min(u.s.x,u.e.x))&&
        (max(u.s.y,u.e.y)>=min(v.s.y,v.e.y))&&
        (max(v.s.y,v.e.y)>=min(u.s.y,u.e.y))&&
        (multiply(v.s,u.e,u.s)*multiply(u.e,v.e,u.s)>=0)&& //跨立实验
        (multiply(u.s,v.e,v.s)*multiply(v.e,u.e,v.s)>=0));
}

bool intersect_A(LINESEG u,LINESEG v) 
{
    return ((intersect(u,v))&&
        (!online(u,v.s))&&
        (!online(u,v.e))&&
        (!online(v,u.e))&&
        (!online(v,u.s)));
}

int n;
POINT p[2000], e;
LINESEG s[2000];
bool sv[2000];

bool save(int k, LINESEG a)
{
    if(dist(a.s,a.e)<1e-5) return 0;
    int flag = 0;
    for(int v = 1; v <= n; v++)
        if(v != k)
        {
            if(intersect(LINESEG(e,a.s),s[v]) && intersect(LINESEG(e,a.e), s[v]))
            {
                flag=1;
                break;
            }
            if(intersect_A(LINESEG(e,a.s),s[v]) || intersect_A(LINESEG(e,a.e),s[v]))
            	flag=2;
        }
    if(flag==0) return 1;
    if(flag==1) return 0;
    else return save(k,LINESEG(a.s,midpoint(a.s, a.e))) || save(k,LINESEG(midpoint(a.s,a.e),a.e));
}

int main()
{
    freopen("fence4.in", "r", stdin);
    freopen("fence4.out", "w", stdout);
    scanf("%d",&n);
    scanf("%lf%lf",&e.x,&e.y);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y);
    for(int i=1;i<n;i++)
        s[i]=LINESEG(p[i],p[i+1]);
    s[n]=LINESEG(p[1],p[n]);
    int cnt = 0;
    memset(sv,0,sizeof(sv));
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(save(i,s[i]))
		{
            cnt++;
            sv[i] = 1;
        }
    printf("%d\n", cnt);
    for(int i=1;i<n-1;i++)
        if(sv[i]) 
        	printf("%d %d %d %d\n",(int)s[i].s.x,(int)s[i].s.y,(int)s[i].e.x,(int)s[i].e.y);
    if(sv[n])
    	printf("%d %d %d %d\n",(int)s[n].s.x,(int)s[n].s.y,(int)s[n].e.x,(int)s[n].e.y);
    if(sv[n-1])
    	printf("%d %d %d %d\n",(int)s[n-1].s.x,(int)s[n-1].s.y,(int)s[n-1].e.x,(int)s[n-1].e.y);
    return 0;
}


数据集介绍:多类别动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类别动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:6,860张图片 - 验证集:1,960张图片 - 测试集:980张图片 总计:9,800张含动态场景的动物图像 分类类别: Alpaca(羊驼)、Camel(骆驼)、Fox(狐狸)、Lion(狮子)、Mouse(鼠类)、Ostrich(鸵鸟)、Pig(猪)、Rabbit(兔子)、Rhinoceros(犀牛)、Shark(鲨鱼)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Whale(鲸鱼) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标检测所需的归一化坐标及类别索引,适用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 数据特性: 覆盖航拍、地面视角等多种拍摄角度,包含动态行为捕捉及群体/单体目标场景。 二、适用场景 野生动物监测系统: 支持构建无人机/红外相机AI识别系统,用于自然保护区动物种群追踪与生态研究。 智慧农业管理: 适用于畜牧养殖场动物行为分析、数量统计及健康监测等自动化管理场景。 生物多样性研究: 为陆地/海洋生物分布研究提供标注数据支撑,助力濒危物种保护项目。 教育科研应用: 可作为计算机视觉课程实践素材,支持目标检测、迁移学习等AI教学实验。 三、数据集优势 跨物种覆盖全面: 包含13类陆生/水生动物,涵盖家畜、野生动物及濒危物种,支持复杂场景下的模型泛化训练。 动态场景丰富: 捕捉动物运动、群体互动等真实行为模式,提升模型对非静态目标的检测鲁棒性。 标注体系规范: 严格遵循YOLO标注标准,提供精确的边界框定位,支持即插即用的模型训练流程。 多场景适配性: 数据来源涵盖航拍影像、地面监控等多维度视角,适用于农业、生态保护、科研等跨领域应用。 类别平衡优化: 通过分层抽样保证各类别数据分布合理性,避免长尾效应影响模型性能。
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