hdoj1086(计算线段有无焦点)

本文介绍了一个几何问题:给定N条线段,计算所有交点的数量,并考虑多条线段在同一交点的情况。提供了完整的C++代码实现,使用矢量叉积判断线段是否相交。

You can Solve a Geometry Problem too

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1976    Accepted Submission(s): 914

Problem Description
Many geometry(几何)problems were designed in the ACM/ICPC. And now, I also prepare a geometry problem for this final exam. According to the experience of many ACMers, geometry problems are always much trouble, but this problem is very easy, after all we are now attending an exam, not a contest :)
Give you N (1<=N<=100) segments(线段), please output the number of all intersections(交点). You should count repeatedly if M (M>2) segments intersect at the same point.

Note:
You can assume that two segments would not intersect at more than one point.
 

 

Input
Input contains multiple test cases. Each test case contains a integer N (1=N<=100) in a line first, and then N lines follow. Each line describes one segment with four float values x1, y1, x2, y2 which are coordinates of the segment’s ending.
A test case starting with 0 terminates the input and this test case is not to be processed.
 

 

Output
For each case, print the number of intersections, and one line one case.
 

 

Sample Input
2 0.00 0.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.00 3 0.00 0.00 1.00 1.00 0.00 1.00 1.00 0.000 0.00 0.00 1.00 0.00 0
 

 

Sample Output
1 3
#include <iostream> using namespace std; double direction(double x1,double y1,double x2,double y2)//矢量叉积 { return x1*y2-x2*y1; } bool crossed(double A_x1,double A_y1,double A_x2,double A_y2,//判断两矢量相互之间的顺逆时针关系 double B_x1,double B_y1,double B_x2,double B_y2) { return (direction(A_x1-B_x1, A_y1-B_y1 , B_x2-B_x1, B_y2-B_y1) *direction(B_x2-B_x1, B_y2-B_y1, A_x2-B_x1, A_y2-B_y1) >= 0); } struct SECMENT { double x1,y1; double x2,y2; }sec[100]; int main() { int N; while(scanf("%d",&N) && N) { for(int i=0;i<N;i++) { scanf("%lf %lf %lf %lf",&sec[i].x1, &sec[i].y1, &sec[i].x2, &sec[i].y2); } int cnt = 0; for(int i=0;i<N;i++) { for(int j=i+1;j<N;j++)//相交则需互相跨立 { if(crossed(sec[i].x1, sec[i].y1, sec[i].x2, sec[i].y2, sec[j].x1, sec[j].y1, sec[j].x2, sec[j].y2) && crossed(sec[j].x1, sec[j].y1, sec[j].x2, sec[j].y2, sec[i].x1, sec[i].y1, sec[i].x2, sec[i].y2) ) cnt++; } } printf("%d/n",cnt); } return true; }
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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