Empty Convex Polygons(最大空凸包&&模板)

该问题要求在平面上给定的一组不重复点中,找到一个包含最多点的凸多边形,条件是这个多边形不能包含任何点在内部。目标是找到具有最大面积的这种凸多边形。输入包含多个测试用例,每个用例给出点的数量n(3≤n≤50),随后是每个点的坐标(x, y),坐标范围在-1000到1000之间。输出应精确到小数点后一位,表示最大面积。题目提供了样例输入和输出,并提示最终面积可能是整数或半整数。解决方案的复杂度为O(n^3)。" 113973024,10042046,深入理解Mybatis:从基础到高级,"['mybatis', 'javaee', '持久层框架', '数据库操作']

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Empty Convex Polygons

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Problem Description

Given a set of distinct points S on a plane, we define a convex hole to be a convex polygon having any of thegiven points as vertices and not containing any of the given points in its interior. In addition to the vertices, other given points may lie on the perimeter of the polygon. We want to find a convex hole as above forming the convexpolygon with the largest area.

 

 

Input

This problem has several test cases.
The first line of input contains an integer t (1 ≤ t ≤ 100) indicating the total number of cases. For each test case,the first line contains the integer n (3

在 OpenCV 中,`convexHull()` 函数是一个非常有用的工具,用于找到图像轮廓的凸包,即所有轮廓点中连接起来形成的最外层边界。这个函数通常用于二值图像处理,尤其是在形状分析或物体检测任务中。 当你想要找到一个轮廓中最突出、面积最大凸包时,可以按照以下步骤操作: 1. **读取并预处理图像**:首先通过 `cv::imread()` 读取图像,并将其转换为灰度图像或二值图像,以便进行后续操作。 2. **边缘检测**:使用 OpenCV 的边缘检测算法(如 Canny 边缘检测)获取图像的轮廓。 3. **轮廓提取**:对边缘图像调用 `findContours()` 函数,它会返回所有的轮廓及其对应的层级。 4. **选择最大轮廓**:从提取的轮廓中选择面积最大的那个,这通常是通过比较每个轮廓的区域(`contourArea()`)来进行的。 5. **计算凸包**:对选定的最大轮廓应用 `convexHull()` 函数,返回的是凸包的顶点集合。 6. **绘制结果**:最后,可以用 `drawContours()` 来在原始图像上画出凸包,显示最突出的部分。 下面是一个简化的示例代码片段(假设 `img` 是输入图像,`contours` 和 `hierarchy` 是轮廓信息): ```cpp vector<vector<Point>> contours = findContours(img, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); sort(contours.begin(), contours.end(), [](const vector<Point>& a, const vector<Point>& b) { return contourArea(a) > contourArea(b); }); if (!contours.empty()) { vector<Point> hull; convexHull(contours[0], hull); // 假设我们只关心第一个轮廓,如果需要考虑所有轮廓,就循环处理 drawContours(img, {hull}, -1, Scalar(0, 0, 255), 2); // 绘制凸包,颜色为红色 } imshow("Convex Hull", img); ```
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