平面分割

今天遇到一个折线切割平面的问题,习惯性的百度了一下,把自己搜集到的资料整理了一下。这些东西都是些数学问题,在另一方面证明了数学的神奇和博大精深。很佩服先贤们能够推到出这么神奇的公式出来。

这类题目相对而言比较简单,如果知道了递推公式剩下的事情就非常简单了。所以递推公式是最重要的。这一个类型的题目还是从简单的入手,才容易发现规律。至于这些题目的代码我在这就不写了,相信各位研究完递推公式之后就能够很轻松的写出来。

(1) n条直线最多分平面问题

       题目大致如:n条直线,最多可以把平面分为多少个区域。

       析:可能你以前就见过这题目,这充其量是一道初中的思考题。当有n-1条直线时,平面最多被分成了f(n-1)个区域。则第n条直线要是切成的区域数最多,就必须与每条直线相交且不能有同一交点。 这样就会得到n-1个交点。这些交点将第n条直线分为2条射线和n-2条线断。而每条射线和线断将以有的区域一分为二。这样就多出了2+(n-2)个区域。

          故:f(n)=f(n-1)+n

                       =f(n-2)+(n-1)+n

                       ……

                       =f(1)+1+2+……+n

                       =n(n+1)/2+1

  (2) 折线分平面(hdu2050)

        根据直线分平面可知,由交点决定了射线和线段的条数,进而决定了新增的区域数。当n-1条折线时,区域数为f(n-1)。为了使增加的区域最多,则折线的两边的线段要和n-1条折线的边,即2*(n-1)条线段相交。那么新增的线段数为4*(n-1),射线数为2。但要注意的是,折线本身相邻的两线段只能增加一个区域。

        故:f(n)=f(n-1)+4(n-1)+2-1

                       =f(n-1)+4(n-1)+1

                      =f(n-2)+4(n-2)+4(n-1)+2

                      ……

                      =f(1)+4+4*2+……+4(n-1)+(n-1)   

                      =2n^2-n+1

 (3) 封闭曲线分平面问题

       题目大致如设有n条封闭曲线画在平面上,而任何两条封闭曲线恰好相交于两点,且任何三条封闭曲线不相交于同一点,问这些封闭曲线把平面分割成的区域个数。

        析:当n-1个圆时,区域数为f(n-1).那么第n个圆就必须与前n-1个圆相交,则第n个圆被分为2(n-1)段线段,增加了2(n-1)个区域。

              故: f(n)=f(n-1)+2(n-1)     

                              =f(1)+2+4+……+2(n-1)

                              =n^2-n+2

(4)平面分割空间问题(hdu1290)

           由二维的分割问题可知,平面分割与线之间的交点有关,即交点决定射线和线段的条数,从而决定新增的区域数。试想在三维中则是否与平面的交线有关呢?当有n-1个平面时,分割的空间数为f(n-1)。要有最多的空间数,则第n个平面需与前n-1个平面相交,且不能有共同的交线。即最多有n-1 条交线。而这n-1条交线把第n个平面最多分割成g(n-1)个区域。(g(n)为(1)中的直线分平面的个数 )此平面将原有的空间一分为二,则最多增加g(n-1)个空间。

         故:f=f(n-1)+g(n-1)     ps:g(n)=n(n+1)/2+1

                    =f(n-2)+g(n-2)+g(n-1)

                    ……

                   =f(1)+g(1)+g(2)+……+g(n-1)

                  =2+(1*2+2*3+3*4+……+(n-1)n)/2+(n-1)

                  =(1+2^2+3^2+4^2+……+n^2-1-2-3-……-n )/2+n+1

                 =(n^3+5n)/6+1

### 点云平面分割方法概述 点云平面分割是一种常见的三维数据处理技术,用于从点云中提取具有特定几何特征的平面区域。以下是几种常用的点云平面分割算法及其实现方式: #### 1. 基于约束平面切割的方法 一种基于约束平面切割的技术被描述在一篇名为 *Constrained Planar Cuts - Object Partitioning for Point Clouds* 的论文中[^1]。该方法通过定义一系列约束件来识别并分离点云中的平面部分。这种方法特别适用于复杂场景下的对象分区。 #### 2. 迭代分割策略 另一种常见的方式是在完成一次分割后,继续对剩余未分配到任何平面上的点进行迭代分割,直至无法找到满足设定阈值的大面积平面为止[^2]。这种方式能够有效覆盖整个点云空间内的多个潜在目标表面。 #### 3. 使用RANSAC算法的具体实例 对于实际应用而言,`Open3D`库提供了一个非常方便易用的随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)算法接口来进行点云平面拟合与分割操作[^3]。下面给出了一段利用Python调用此功能的例子代码: ```python import open3d as o3d def plane_segmentation(pcd, distance_threshold=0.01, ransac_n=3, num_iterations=1000): """ Perform plane segmentation on the input point cloud. Parameters: pcd (open3d.geometry.PointCloud): Input point cloud. distance_threshold (float): Maximum allowed distance from a point to fitted model. ransac_n (int): Number of initial points used for fitting. num_iterations (int): Number of iterations performed by algorithm. Returns: tuple: Indices of inlier points and corresponding model coefficients. """ plane_model, inliers = pcd.segment_plane(distance_threshold, ransac_n, num_iterations) return inliers, plane_model if __name__ == "__main__": # Load your own point cloud data here demo_pcd_data = o3d.data.PCDPointCloud() pcd = o3d.io.read_point_cloud(demo_pcd_data.path) inliers, _ = plane_segmentation(pcd) inlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers) outlier_cloud = pcd.select_by_index(inliers, invert=True) inlier_cloud.paint_uniform_color([1.0, 0, 0]) # Red color for planes outlier_cloud.paint_uniform_color([0.6, 0.6, 0.6]) # Gray color otherwise combined = inlier_cloud + outlier_cloud o3d.visualization.draw_geometries([combined]) ``` 上述脚本展示了如何加载一个PCD文件格式的数据集,并执行基本的平面检测过程;最后还包含了可视化步骤以便直观查看效果。 --- ###
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