hull = ConvexHull(points) internal_area = hull.area / 2这段代码什么意思

时间: 2024-03-08 14:45:40 浏览: 129
H

convex hull

这段代码使用了SciPy库中的ConvexHull函数来计算给定点集的凸包，然后将凸包的面积除以2得到凸多边形的内部面积。 具体地，ConvexHull函数返回一个包含给定点集的凸包的对象，该对象包含凸包的顶点、边缘和面积等信息。hull.area返回凸包的面积，而将其除以2得到凸多边形的内部面积。
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hull = ConvexHull(proj_points) File "qhull.pyx", line 2431, in scipy.spatial.qhull.ConvexHull.__init__ File "qhull.pyx", line 279, in scipy.spatial.qhull._Qhull.__init__ ValueError: No points given

这个错误提示说明ConvexHull函数没有接收到有效的点集数据。这可能是因为在投影点云数据时出现了问题，例如点云数据中所有点都被投影到切片方向向量上，导致投影数据为空。 请检查一下点云数据和投影数据的维度和...
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def reset(self): self._destroy() self.world.contactListener_bug_workaround = ContactDetector(self) self.world.contactListener = self.world.contactListener_bug_workaround self.game_over = False self.prev_shaping = None self.scroll = 0.0 self.lidar_render = 0 W = VIEWPORT_W / SCALE H = VIEWPORT_H / SCALE self._generate_terrain(self.hardcore) self._generate_clouds() init_x = TERRAIN_STEP * TERRAIN_STARTPAD / 2 init_y = TERRAIN_HEIGHT + 2 * LEG_H self.hull = self.world.CreateDynamicBody( position=(init_x, init_y), fixtures=HULL_FD ) self.hull.color1 = (0.5, 0.4, 0.9) self.hull.color2 = (0.3, 0.3, 0.5) self.hull.ApplyForceToCenter( (self.np_random.uniform(-INITIAL_RANDOM, INITIAL_RANDOM), 0), True )

这段代码运行在BipedalWalker游戏环境中，用于初始化游戏的状态。 TERRAIN_LENGTH代表游戏中地形的长度，TERRAIN_STEP表示地形每个小块的宽度，VIEWPORT_H和VIEWPORT_W分别表示游戏窗口的高度和宽度。 在...

hull = ConvexHull(point_cloud[:, :2]) 计算凸包体积 volume = hull.volume 计算点云密度 n, m = point_cloud.shape density = n / volume 怎对三维点云数据，怎么修改 python

from scipy.spatial import ConvexHull # 假设 point_cloud 是一个形状为 (n, 3) 的三维点云数组 n, m = point_cloud.shape # 计算凸包 hull = ConvexHull(point_cloud) # 计算凸包体积 volume = hull.volume # ...

hull = ConvexHull(point_cloud[:, :2]) 针对三维点云怎么修改 python

hull = ConvexHull(points) 这里，我们首先将点云对象的点转换为一个numpy数组，然后使用 ConvexHull 函数计算凸包。注意，我们使用 points 属性来访问点云对象的点。 希望这个解答对你有帮助！如果还有...

def detect_eyes(frame, gray, shape): """Detect eyes and calculate eye aspect ratio, draw eye contours and key points""" left_eye = np.array(list(map(tuple, map(lambda p: (p.x, p.y), shape.parts()[36:42]))), dtype=np.int32) right_eye = np.array(list(map(tuple, map(lambda p: (p.x, p.y), shape.parts()[42:48]))), dtype=np.int32) # cv2.convexHull是OpenCV中的一个函数，用于计算给定点集的凸包。cv2.convexHull接受一个点集作为输入，然后返回其凸包的点集，用于图像处理、计算形状的轮廓等方面 left_eye_hull = cv2.convexHull(np.array(left_eye)) right_eye_hull = cv2.convexHull(np.array(right_eye)) # cv2.drawContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图片上绘制轮廓 cv2.drawContours(frame, [left_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1) cv2.drawContours(frame, [right_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1) left_eye_points = [(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(36, 42)] right_eye_points = [(shape.part(i).x, shape.part(i).y) for i in range(42, 48)] # Calculate eye aspect ratio left_ear = calculate_ear(left_eye_points) right_ear = calculate_ear(right_eye_points) # Calculate average eye aspect ratio ear = (left_ear + right_ear) / 2.0 # Draw eye aspect ratio and key points cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) for i in range(36, 48): cv2.circle(frame, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 0, 255), -1) return frame, ear

这段代码看起来像是使用dlib库中的shape_predictor模型来检测人脸关键点，然后通过计算眼睛关键点的EAR（eye aspect ratio）值来判断眼睛是否闭合。EAR值是通过计算眼睛关键点的纵向距离和横向距离之比得到的，通常...

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机三维数据点 np.random.seed(0) points = np.random.rand(8, 3) # 计算Convex Hull hull = ConvexHull(points) # 可视化Convex Hull fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection="3d") for s in hull.simplices: ax.plot(points[s, 0], points[s, 2], points[s, 1], "b-") plt.show() from scipy.spatial import distance def douglas_peucker(points, tolerance): """ 使用Douglas-Peucker算法将多边形折线进行简化 :param points: 多边形点集，numpy数组，每行表示一个三维点 :param tolerance: 简化误差容忍度 :return: 简化后的多边形点集 """ if len(points) < 3: return points # 找到距离最远的点作为分割点 dmax = 0 index = 0 end = len(points) - 1 for i in range(1, end): d = distance.point_line_distance(points[i], points[0], points[end]) if d > dmax: index = i dmax = d # 如果距离最远点小于容忍度，则直接返回两个端点 if dmax < tolerance: return np.array([points[0], points[end]]) # 递归地对两个子区间进行简化 left_points = douglas_peucker(points[:index+1], tolerance) right_points = douglas_peucker(points[index:], tolerance) # 返回合并后的结果 return np.vstack((left_points[:-1], right_points)) 请将这两个代码段合并，使其能够接连工作。

合并这两段代码需要在代码段一中添加导入ConvexHull类的代码，并将ConvexHull(points)替换为douglas_peucker(points, tolerance)。 合并后的代码如下： python import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d ...

pcd = o3d.io.read_point_cloud('hull_M.pcd') points = np.asarray(pcd.points) area = 0 n = len(points) for i in range(n): j = (i + 1) % n area += points[i][0] * points[j][1] - points[j][0] * points[i][1] area = abs(area) / 2.0 print("The area of the polygon is", area)这段代码计算出的面积是53左右，实际面积大概是27左右，为什么会有这种错

这段代码计算面积的方法是通过计算点云数据组成的多边形的行列式来实现的，即将多边形分成若干个三角形，计算每个三角形的面积，然后将它们相加得到多边形的总面积。这种方法在一般情况下是正确的，但如果点云数据的...

state = [ self.hull.angle, # Normal angles up to 0.5 here, but sure more is possible. 2.0 * self.hull.angularVelocity / FPS, 0.3 * vel.x * (VIEWPORT_W / SCALE) / FPS, # Normalized to get -1..1 range 0.3 * vel.y * (VIEWPORT_H / SCALE) / FPS, self.joints[ 0 ].angle, # This will give 1.1 on high up, but it's still OK (and there should be spikes on hiting the ground, that's normal too) self.joints[0].speed / SPEED_HIP, self.joints[1].angle + 1.0, self.joints[1].speed / SPEED_KNEE, 1.0 if self.legs[1].ground_contact else 0.0, self.joints[2].angle, self.joints[2].speed / SPEED_HIP, self.joints[3].angle + 1.0, self.joints[3].speed / SPEED_KNEE, 1.0 if self.legs[3].ground_contact else 0.0, ]

这段代码是用来获取游戏状态的信息，其中包含了小人的角度、角速度、速度、关节的角度、速度以及腿部是否接触地面等信息。这些信息可以用来进行游戏控制和策略制定。其中，速度的计算使用了常量FPS和SCALE，以及...

MOTORS_TORQUE = 80 SPEED_HIP = 4 SPEED_KNEE = 6 LIDAR_RANGE = 160 / SCALE INITIAL_RANDOM = 5 HULL_POLY = [(-30, +9), (+6, +9), (+34, +1), (+34, -8), (-30, -8)] LEG_DOWN = -8 / SCALE LEG_W, LEG_H = 8 / SCALE, 34 / SCALE VIEWPORT_W = 600 VIEWPORT_H = 400 TERRAIN_STEP = 14 / SCALE TERRAIN_LENGTH = 200 # in steps TERRAIN_HEIGHT = VIEWPORT_H / SCALE / 4 TERRAIN_GRASS = 10 # low long are grass spots, in steps TERRAIN_STARTPAD = 20 # in steps FRICTION = 2.5

这段代码看起来像是一个程序的一部分，包含了一些变量的赋值和常量的定义。根据变量的命名和常量的含义，可以大致猜测这是一个模拟机器人行走的程序，其中包含了一些机器人的参数和环境的设定。具体来说，这段代码...

pcd = o3d.io.read_point_cloud('hull_M.pcd') points = np.asarray(pcd.points)这样引入了坐标，用python对其顺时针排序，然后用area = 0 n = len(points) for i in range(n): j = (i + 1) % n area += points[i][0] * points[j][1] - points[j][0] * points[i][1] area = abs(area) / 2.0 print("The area of the polygon is", area)求其面积

是的，您可以通过对点云数据进行顺时针排序来解决计算面积时的问题。具体来说，可以使用 numpy....这段代码首先计算多边形的重心，然后根据重心到各个点的连线的方向排序点云数据，最后按照顺序计算多边形的面积。

rjd = revoluteJointDef( bodyA=leg, bodyB=lower, localAnchorA=(0, -LEG_H / 2), localAnchorB=(0, LEG_H / 2), enableMotor=True, enableLimit=True, maxMotorTorque=MOTORS_TORQUE, motorSpeed=1, lowerAngle=-1.6, upperAngle=-0.1, ) lower.ground_contact = False self.legs.append(lower) self.joints.append(self.world.CreateJoint(rjd)) self.drawlist = self.terrain + self.legs + [self.hull] class LidarCallback(Box2D.b2.rayCastCallback): def ReportFixture(self, fixture, point, normal, fraction): if (fixture.filterData.categoryBits & 1) == 0: return -1 self.p2 = point self.fraction = fraction return fraction self.lidar = [LidarCallback() for _ in range(10)] return self.step(np.array([0, 0, 0, 0]))[0]

这段代码是在完成机器人的创建后，将机器人的腿和脚掌之间也创建了一个旋转关节，将它们连接起来。同时，将机器人的各个部分按照一定的顺序添加到self.drawlist列表中，用于绘制机器人。另外，这里定义了一个...

修改如下代码使其能够运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull import pyntcloud def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT1 = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ1 = np.transpose(XYZT1) LAB1 = colour.XYZ_to_Lab(XYZ1) cloud = pyntcloud.PyntCloud(LAB1) cloud.estimate_normals() surface = cloud.extract_surface() ax.scatter(surface[:,1], surface[:,2], surface[:,0], c=df1_c) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB1[:,1], LAB1[:,2], LAB1[:,0], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

这段代码存在一些问题，主要是在load_data_and_plot_scatter函数中，scatter函数需要传入的是x、y、z三个维度的坐标，但是代码中传入的是Lab色彩空间的a*、b*、L三个维度的坐标，需要进行转换。下面是修改后的代码：...

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏...

from scipy.spatial import ConvexHull, QhullError ImportError: cannot import name 'QhullError' from 'scipy.spatial' (/home/linux/.conda/envs/opencv/lib/python3.8/site-packages/scipy/spatial/__init__.py)

这个错误可能是由于你的 scipy 版本过低导致的。请尝试先升级 scipy，可以使用以下命令： pip install --upgrade scipy 如果你使用的是 conda 环境，可以使用以下命令进行升级： conda update ...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩