平面上由一群点同时外围还有部分杂点,有什么办法可以获得这些点大致的最小矩形包围框
时间: 2024-05-24 11:15:41 浏览: 12
这个问题可以使用计算几何的方法来解决。具体步骤如下:
1. 遍历所有点,找到最左边的点、最右边的点、最上面的点和最下面的点,分别记为 leftmost、rightmost、topmost 和 bottommost。
2. 最小矩形包围框的左下角坐标为 (leftmost.x, bottommost.y),右上角坐标为 (rightmost.x, topmost.y)。
3. 如果还存在杂点不在最小矩形包围框内,可以使用如下方法进行调整:
- 遍历所有点,找到离最小矩形包围框最近的点,记为 nearest。
- 如果该点在最小矩形包围框内,则跳过,否则将最小矩形包围框的左下角或右上角移动到该点,继续遍历直到所有点都在最小矩形包围框内。
需要注意的是,如果存在多个点离最小矩形包围框同样近,可以任选一个点进行调整。
相关问题
平面上由一群点同时外围还有部分杂点,有什么办法可以获得这些点但不包括杂点的大致的最小矩形包围框
可以使用以下方法获得这些点的最小矩形包围框:
1. 找到所有点的最小和最大 x 和 y 坐标,这将给出一个初始矩形。
2. 遍历所有点,如果该点是杂点,则跳过,否则将该点与矩形的四个边界进行比较,并扩展矩形以包含该点。
3. 最终得到的矩形即为所求。
下面是一个示例 Python 代码实现:
```python
def minimum_bounding_box(points):
min_x = min_y = float('inf')
max_x = max_y = float('-inf')
for x, y in points:
if is_noise(x, y): # 判断是否为杂点
continue
min_x = min(min_x, x)
min_y = min(min_y, y)
max_x = max(max_x, x)
max_y = max(max_y, y)
return (min_x, min_y, max_x, max_y)
```
其中 `is_noise(x, y)` 函数用于判断一个点是否为杂点。
python 点云杂点和离群点去除
点云杂点和离群点的去除可以使用以下方法:
1. 体素滤波(Voxel Grid Filter):这个方法将点云划分成体素,然后对每个体素内的点云进行平均值计算,将这个平均值作为该体素的代表点。这样可以有效地减小点云的大小,并去除一些杂点。
2. 半径滤波(Radius Outlier Removal):这个方法将点云中每个点周围一定半径内的点都看作其邻居点,然后计算其邻居点的密度,如果密度小于设定的阈值,则将该点判定为离群点,删除该点。这个方法可以有效地去除离群点。
3. 网格滤波(Statistical Outlier Removal):这个方法通过统计每个点周围一定数量的点的距离,并计算这些距离的平均值和标准差,然后根据设定的阈值去除那些距离平均值过远的点,以此去除一些离群点。
4. 泊松重建(Poisson Surface Reconstruction):这个方法可以对点云进行重建,生成一个平滑的表面模型,并且在重建的过程中可以去除一些杂点和离群点。
以上方法都是常用的点云处理方法,可以根据需要选择合适的方法进行处理。