OBB袋外错误率 如何用R语言实现它

在R语言中，可以通过使用随机森林算法的包（例如randomForest包）来计算OBB袋外错误率。具体实现步骤如下：

1. 加载randomForest包：

library(randomForest)

2. 读取数据集：

data <- read.csv("data.csv")

3. 将数据集分为训练集和测试集：

train <- data[1:500,]
test <- data[501:1000,]

4. 训练随机森林模型并计算OBB袋外错误率：

model <- randomForest(y ~ ., data=train)
oob_error <- 1 - model$err.rate[nrow(model$err.rate), 1]

其中，y为目标变量，"."表示使用除目标变量外的所有变量作为自变量。model$err.rate[nrow(model$err.rate), 1]表示使用袋外数据集进行测试所得到的分类误差率的平均值。

通过以上代码，可以得到OBB袋外错误率的值，用于评估随机森林模型的性能。

相关问题

c++实现obb包围盒

OBB（Oriented Bounding Box）包围盒是一个可以包含物体的最小矩形，与物体的方向一致。以下是一个简单的C++实现：

首先，我们需要定义一个表示OBB的结构体：

struct OBB
{
    Vector3 center;       // 中心点
    Vector3 axis[3];      // 三个轴
    Vector3 extent;       // 三个轴上的半径
};

其中，`Vector3`是一个表示三维向量的类，具体实现可以参考以下代码：

class Vector3
{
public:
    float x, y, z;

    Vector3() : x(0), y(0), z(0) {}

    Vector3(float x, float y, float z) : x(x), y(y), z(z) {}

    Vector3 operator+(const Vector3& v) const
    {
        return Vector3(x + v.x, y + v.y, z + v.z);
    }

    Vector3 operator-(const Vector3& v) const
    {
        return Vector3(x - v.x, y - v.y, z - v.z);
    }

    Vector3 operator*(float s) const
    {
        return Vector3(x * s, y * s, z * s);
    }

    Vector3 operator/(float s) const
    {
        return Vector3(x / s, y / s, z / s);
    }

    float Length() const
    {
        return sqrt(x * x + y * y + z * z);
    }

    void Normalize()
    {
        float length = Length();
        x /= length;
        y /= length;
        z /= length;
    }

    static Vector3 Cross(const Vector3& v1, const Vector3& v2)
    {
        return Vector3(v1.y * v2.z - v1.z * v2.y,
                       v1.z * v2.x - v1.x * v2.z,
                       v1.x * v2.y - v1.y * v2.x);
    }

    static float Dot(const Vector3& v1, const Vector3& v2)
    {
        return v1.x * v2.x + v1.y * v2.y + v1.z * v2.z;
    }
};

接下来，我们需要实现一个函数来计算OBB包围盒。假设我们已有一个表示物体的三角面片的数组，每个面片由三个顶点构成，可以用以下代码来实现：

OBB CalculateOBB(const std::vector<Vector3>& vertices)
{
    OBB obb;

    // 计算中心点
    obb.center = Vector3(0, 0, 0);
    for (int i = 0; i < vertices.size(); i++)
    {
        obb.center = obb.center + vertices[i];
    }
    obb.center = obb.center / vertices.size();

    // 计算协方差矩阵
    Matrix3 cov;
    for (int i = 0; i < vertices.size(); i++)
    {
        Vector3 v = vertices[i] - obb.center;
        cov.m[0][0] += v.x * v.x;
        cov.m[0][1] += v.x * v.y;
        cov.m[0][2] += v.x * v.z;
        cov.m[1][0] += v.y * v.x;
        cov.m[1][1] += v.y * v.y;
        cov.m[1][2] += v.y * v.z;
        cov.m[2][0] += v.z * v.x;
        cov.m[2][1] += v.z * v.y;
        cov.m[2][2] += v.z * v.z;
    }

    // 计算特征值和特征向量
    float eigenvalues[3];
    Vector3 eigenvectors[3];
    cov.Diagonalize(eigenvalues, eigenvectors);

    // 将特征向量作为OBB的轴
    obb.axis[0] = eigenvectors[0];
    obb.axis[1] = eigenvectors[1];
    obb.axis[2] = eigenvectors[2];

    // 计算OBB的半径
    obb.extent.x = sqrt(eigenvalues[0]);
    obb.extent.y = sqrt(eigenvalues[1]);
    obb.extent.z = sqrt(eigenvalues[2]);

    return obb;
}

其中，`Matrix3`是一个表示3x3矩阵的类，`Diagonalize`函数用于计算矩阵的特征值和特征向量，具体实现可以参考以下代码：

class Matrix3
{
public:
    float m[3][3];

    Matrix3()
    {
        for (int i = 0; i < 3; i++)
        {
            for (int j = 0; j < 3; j++)
            {
                m[i][j] = 0;
            }
        }
    }

    void Diagonalize(float eigenvalues[3], Vector3 eigenvectors[3])
    {
        // Jacobi旋转法
        Matrix3 a = *this;
        Matrix3 d;
        d.m[0][0] = 1;
        d.m[1][1] = 1;
        d.m[2][2] = 1;
        int n = 0;
        while (n < 50)
        {
            int p, q;
            float max_offdiag = 0;
            for (int i = 0; i < 2; i++)
            {
                for (int j = i + 1; j < 3; j++)
                {
                    float offdiag = fabs(a.m[i][j]);
                    if (offdiag > max_offdiag)
                    {
                        max_offdiag = offdiag;
                        p = i;
                        q = j;
                    }
                }
            }
            if (max_offdiag < 1e-6)
            {
                break;
            }
            float theta = (a.m[q][q] - a.m[p][p]) / (2 * a.m[p][q]);
            float t = 1 / (fabs(theta) + sqrt(1 + theta * theta));
            if (theta < 0)
            {
                t = -t;
            }
            float c = 1 / sqrt(1 + t * t);
            float s = t * c;
            Matrix3 r;
            r.m[p][p] = c;
            r.m[p][q] = -s;
            r.m[q][p] = s;
            r.m[q][q] = c;
            a = r.Transpose() * a * r;
            d = d * r;
            n++;
        }

        // 将对角线元素作为特征值，列向量作为特征向量
        eigenvalues[0] = a.m[0][0];
        eigenvalues[1] = a.m[1][1];
        eigenvalues[2] = a.m[2][2];
        eigenvectors[0] = Vector3(a.m[0][0], a.m[1][0], a.m[2][0]);
        eigenvectors[1] = Vector3(a.m[0][1], a.m[1][1], a.m[2][1]);
        eigenvectors[2] = Vector3(a.m[0][2], a.m[1][2], a.m[2][2]);
    }

    Matrix3 Transpose() const
    {
        Matrix3 result;
        for (int i = 0; i < 3; i++)
        {
            for (int j = 0; j < 3; j++)
            {
                result.m[j][i] = m[i][j];
            }
        }
        return result;
    }
};

最后，我们可以使用上述代码来计算OBB包围盒，例如：

// 定义一个三角面片的数组
std::vector<Vector3> vertices;
vertices.push_back(Vector3(-1, 0, 0));
vertices.push_back(Vector3(0, 1, 0));
vertices.push_back(Vector3(0, 0, 1));

// 计算OBB包围盒
OBB obb = CalculateOBB(vertices);

在计算出OBB包围盒后，我们可以根据需要进行旋转、平移和缩放，从而使其与物体完全契合。

在NX二次开发中，如何实现OBB算法获得实体的最小包容盒，通过C++语言实现

OBB算法可以用于获取三维实体的最小包容盒，下面是在NX二次开发中实现OBB算法的C++代码：

#include <uf_defs.h>
#include <uf_obj.h>
#include <uf_modl.h>
#include <uf_mtx.h>
#include <math.h>

#define MAX_POINT_NUM 1000

// 定义一个结构体用来保存三维点
typedef struct
{
    double x;
    double y;
    double z;
} Point3D;

// 定义一个结构体用来保存OBB盒子信息
typedef struct
{
    Point3D center; // OBB中心点坐标
    double axis[3][3]; // OBB三个轴的方向向量
    double extent[3]; // OBB在三个方向上的半径
} OBB;

// 获取实体的所有顶点
int GetVertices(const tag_t &objTag, Point3D *vertices, int &vertexNum)
{
    UF_MODL_ask_body_verts(objTag, &vertexNum, (double **)&vertices);
    return (vertexNum > 0) ? 0 : -1;
}

// 计算点集的中心
Point3D ComputeCenter(const Point3D *vertices, const int &vertexNum)
{
    Point3D center = { 0.0, 0.0, 0.0 };

    for (int i = 0; i < vertexNum; i++)
    {
        center.x += vertices[i].x;
        center.y += vertices[i].y;
        center.z += vertices[i].z;
    }

    center.x /= vertexNum;
    center.y /= vertexNum;
    center.z /= vertexNum;

    return center;
}

// 计算点集的协方差矩阵
void ComputeCovarianceMatrix(const Point3D *vertices, const int &vertexNum, double *cov)
{
    Point3D center = ComputeCenter(vertices, vertexNum);
    double xx = 0.0, xy = 0.0, xz = 0.0;
    double yy = 0.0, yz = 0.0, zz = 0.0;

    for (int i = 0; i < vertexNum; i++)
    {
        double dx = vertices[i].x - center.x;
        double dy = vertices[i].y - center.y;
        double dz = vertices[i].z - center.z;

        xx += dx * dx;
        xy += dx * dy;
        xz += dx * dz;
        yy += dy * dy;
        yz += dy * dz;
        zz += dz * dz;
    }

    cov[0] = xx / vertexNum;
    cov[1] = xy / vertexNum;
    cov[2] = xz / vertexNum;
    cov[3] = xy / vertexNum;
    cov[4] = yy / vertexNum;
    cov[5] = yz / vertexNum;
    cov[6] = xz / vertexNum;
    cov[7] = yz / vertexNum;
    cov[8] = zz / vertexNum;
}

// 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
void ComputeEigen(const double *cov, double *eigenValue, double *eigenVector)
{
    double A[9], V[9], d[3];
    memcpy(A, cov, sizeof(double) * 9);

    UF_MTX_dsyev(3, A, eigenValue, V);

    d[0] = eigenValue[0];
    d[1] = eigenValue[1];
    d[2] = eigenValue[2];

    // 对特征值进行排序
    if (d[0] < d[1]) { std::swap(d[0], d[1]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 0, 1); }
    if (d[1] < d[2]) { std::swap(d[1], d[2]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 1, 2); }
    if (d[0] < d[1]) { std::swap(d[0], d[1]); UF_MTX_swap_cols(3, V, 0, 1); }

    memcpy(eigenVector, V, sizeof(double) * 9);
}

// 计算OBB盒子信息
void ComputeOBB(const Point3D *vertices, const int &vertexNum, OBB &obb)
{
    double cov[9], eigenValue[3], eigenVector[9];

    ComputeCovarianceMatrix(vertices, vertexNum, cov);
    ComputeEigen(cov, eigenValue, eigenVector);

    obb.center = ComputeCenter(vertices, vertexNum);

    memcpy(obb.axis[0], &eigenVector[0], sizeof(double) * 3);
    memcpy(obb.axis[1], &eigenVector[3], sizeof(double) * 3);
    memcpy(obb.axis[2], &eigenVector[6], sizeof(double) * 3);

    obb.extent[0] = sqrt(eigenValue[0]);
    obb.extent[1] = sqrt(eigenValue[1]);
    obb.extent[2] = sqrt(eigenValue[2]);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    int vertexNum = 0;
    Point3D vertices[MAX_POINT_NUM];
    OBB obb;

    tag_t objTag = UF_OBJ_NULL;
    UF_UI_select_with_single_dialog("Select a body", "Select", &objTag);

    if (GetVertices(objTag, vertices, vertexNum) == 0)
    {
        ComputeOBB(vertices, vertexNum, obb);
        printf("OBB Center: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.center.x, obb.center.y, obb.center.z);
        printf("OBB Axis 1: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[0][0], obb.axis[0][1], obb.axis[0][2]);
        printf("OBB Axis 2: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[1][0], obb.axis[1][1], obb.axis[1][2]);
        printf("OBB Axis 3: (%.3f, %.3f, %.3f)\n", obb.axis[2][0], obb.axis[2][1], obb.axis[2][2]);
        printf("OBB Extent 1: %.3f\n", obb.extent[0]);
        printf("OBB Extent 2: %.3f\n", obb.extent[1]);
        printf("OBB Extent 3: %.3f\n", obb.extent[2]);
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先通过 `UF_UI_select_with_single_dialog` 函数获取用户选择的实体，然后再通过 `GetVertices` 函数获取该实体的所有顶点。接着，我们实现了 `ComputeCenter` 函数来计算点集的中心， `ComputeCovarianceMatrix` 函数来计算点集的协方差矩阵， `ComputeEigen` 函数来计算协方差矩阵的特征值和特征向量。最后，我们实现了 `ComputeOBB` 函数来计算实体的OBB盒子信息，并输出结果。

在使用上述代码时，需要注意使用的NX版本是否支持 `UF_MTX_dsyev` 函数和 `UF_MTX_swap_cols` 函数。如果不支持，可以自行实现这两个函数。