cal_convex_hull

计算凸包（Convex Hull）是指在一个二维平面上，找到一组点集中所有点构成的最小凸多边形的过程。这个多边形包含了所有给定点，并且没有任何内部点位于其他点的连接线上。在计算机图形学、算法设计等领域，凸包有着广泛的应用，比如碰撞检测、区域划分等。

常见的算法有 Gift Wrapping 算法（也叫 Graham 扫描算法）和 Jarvis March 算法。Gift Wrapping 算法首先选择任意一点作为起点，然后按照逆时针方向依次遍历未添加到凸包的点，直到再次回到起点。Jarvis March 算法则从第一个点开始，沿着顺时针顺序寻找下一个不在当前凸包内的点并加入。

如果你需要编程实现，可以使用 Python 的 `shapely` 库，它提供了一个方便的函数 `convex_hull` 来计算凸包。例如：

from shapely.geometry import Point, LinearRing, Polygon

points = [(x, y) for x, y in zip(range(5), range(5))]
hull = Polygon(points).convex_hull

相关问题

draw_convex_hull(im, landmarks, color=1) im = numpy.array([im, im, im]).transpose((1, 2, 0))

这段代码中，`draw_convex_hull`函数用于在图像上绘制凸包，`im`表示图像，`landmarks`表示关键点坐标，`color`表示绘制颜色。

`numpy.array([im, im, im])`将单通道图像转换为3通道图像，每个通道的值都是原始图像的值，这是因为我们需要绘制的是彩色图像，而原始图像只有一个通道。`.transpose((1, 2, 0))`是将3通道图像的维度从$(3, H, W)$转换为$(H, W, 3)$，这是因为`cv2`库绘制图像时要求图像的维度为$(H, W, 3)$。