计算几何POJ1269

本文介绍了一个解决POJ1269问题的C++程序,该程序通过输入8个点来定义两条直线,并判断这两条直线是否相交、平行或属于同一直线。使用了交叉乘法来确定相交情况,并提供了相交点的计算方法。

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POJ1269

题意:n次询问,每次8个点,2条直线,判断直线相交,平行,还是属于一条。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct Point{
    double x,y;
}point[1005];
struct Line{
    Point a,b;
}line[1005];
double cross(Point p0,Point p1,Point p2)
{
    return (p0.x-p1.x)*(p2.y-p1.y)-(p2.x-p1.x)*(p0.y-p1.y);
}
int intersect(Point p0,Point p1,Point p2,Point p3)
{
    double d1=cross(p0,p2,p3);
    double d2=cross(p1,p2,p3);
    double d3=cross(p2,p0,p1);
    double d4=cross(p3,p0,p1);
    if( d1==0&&d2==0&&d3==0&&d4==0 ) // 一开始写成d1*d2==0&&d3*d4==0,忽略了当2条直线想交于一个端点的情况
        return 1;
    else if( d1*d2<=0||d3*d4<=0 ) // 一开始把||写成了&&,忽略了这是直线相交不是线段相交
                                  //直线是可以延长的,所以只要满足一点就可成立
        return 2;
    return 0;
}
/// 相交直线的交点;
Point intersection(Point u1,Point u2,Point v1,Point v2)
{
    Point ret=u1;
    double t=((u1.x-v1.x)*(v1.y-v2.y)-(u1.y-v1.y)*(v1.x-v2.x))
             /((u1.x-u2.x)*(v1.y-v2.y)-(u1.y-u2.y)*(v1.x-v2.x));
    ret.x+=(u2.x-u1.x)*t;
    ret.y+=(u2.y-u1.y)*t;
    return ret;
}
int main()
{
    int n;
    while( scanf("%d",&n)!=EOF )
    {
        printf("INTERSECTING LINES OUTPUT\n");
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            Point p0,p1,p2,p3;
            scanf("%lf%lf%lf%lf",&p0.x,&p0.y,&p1.x,&p1.y);
            scanf("%lf%lf%lf%lf",&p2.x,&p2.y,&p3.x,&p3.y);
            int  k=intersect(p0,p1,p2,p3);
            if( k==1 )
            {
                printf("LINE\n");
            }
            else if( k==0 )
            {
                printf("NONE\n");
            }
            else
            {
                Point ret=intersection(p0,p1,p2,p3);
                printf("POINT %.2lf %.2lf\n",ret.x,ret.y);
            }
        }
        printf("END OF OUTPUT\n");
    }
    return 0;
}


 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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