凸包算法实现与四点旋转测试分析

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0 下载量 83 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 3KB RAR 举报
资源摘要信息:"该压缩包文件名为 ConvexHull_Test.rar_The Four，其中包含的程序文件为 ConvexHull_Test.c。从标题中可以推断，该程序可能与凸包问题（Convex Hull）的测试有关。凸包是计算几何中的一个基本问题，指的是将一组点数据中最外层的点找出来，以构建包含所有点的最小凸多边形。 在描述中提到的"rotate all four until the two points are horizontal"，可以理解为需要通过旋转操作，调整四个元素直到某两个点在水平方向上对齐。这可以是对凸包问题的一个特定场景，比如在找到一个凸四边形的情况下，通过旋转使得四边形的两个对角点位于同一水平线上。这种旋转可能与凸包算法中的角度计算或者点排序有关。 标签 "the_four" 可能意味着程序与处理四点问题相关，或许是特定于解决只包含四个点的情况，或者是指凸包问题中的四点子集。 具体的程序文件 ConvexHull_Test.c 可能包含以下内容： 1. 凸包问题的定义和解决该问题的常见算法，如Graham扫描算法或Jarvis步进算法。 2. 算法中对点集进行排序的步骤，这可能包括按照角度或其他方式排序。 3. 实现旋转操作的算法，确保能够在二维空间内通过旋转找到特定位置的点。 4. 对于凸四边形进行特定旋转以满足“两个点在水平方向对齐”的逻辑。 5. 凸包算法的测试代码，可能用于验证程序是否能够正确计算四点的凸包，并在旋转后达到预期的水平对齐效果。 6. 对于理解问题的具体步骤和方法可能需要详细查看 ConvexHull_Test.c 文件的具体实现，以了解算法逻辑、数据结构的选择、效率优化等关键细节。 7. 测试框架代码，用于验证凸包算法的实现是否正确，并且能够处理旋转后的点集对齐问题。 8. 代码可能包含注释，以帮助理解算法的每个步骤以及如何调整点集以满足特定条件。 9. 程序可能提供用户界面，允许用户输入或修改点集，以观察不同旋转操作对凸包计算结果的影响。 10. 如涉及到图解或者可视化部分，程序可能会使用图形库来展示点集和凸包的形状。 由于这是一个IT专业知识的输出，具体到代码逻辑和算法实现的细节将需要直接查看 ConvexHull_Test.c 文件的内容。以上内容是基于给定文件信息的分析和合理推测。在没有看到实际代码的情况下，这里提供的是对文件内容和可能包含知识点的综合理解。"

Convex_hull_problem.rar_凸包问题_凸包问题穷举

2022-09-24 上传
在计算机科学领域，凸包问题是几何算法中的一个重要概念，它涉及到如何找到一组点集的最小边界，这个边界包围了所有点并且是凸的。在这个问题中，"凸包"指的是一个多边形，其包含了给定点集且任何两点之间的线段都在...

Dimitri P.Bertsekas__Convex Analysis and Optimization.part2.rar

2011-03-27 上传
Dimitri P.Bertsekas__Convex Analysis and Optimization.part2.rarDimitri P.Bertsekas__Convex Analysis and Optimization.part2.rarDimitri P.Bertsekas__Convex ..._Convex Analysis and Optimization.part2.rar

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

2023-06-07 上传
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...

boundary_points.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(inlier_cloud.compute_convex_hull())) RuntimeError: Unable to cast Python instance to C++ type (compile in debug mode for details)

2023-06-08 上传
出现这个错误可能是因为 `compute_convex_hull()` 函数返回的点云类型与 `boundary_points` 类型不一致导致的。可以将 `inlier_cloud` 转换成 `o3d.geometry.TriangleMesh` 类型再进行凸包计算，然后将凸包的顶点...

import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) #计算品种的平均值和标准差 #folder=df['folder'].str.split('_').str[0] #mean=group_data.mean() #std=group_data.std() #print('mean:',round(mean,3)) #print('std:',round(std,3)) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values] #result = result.sort_index() result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False)得出的结果，第一列没有品种号，如何解决

2023-06-08 上传
result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_width...

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

2023-07-15 上传
hull = ConvexHull(point_cloud) # 计算凸包体积 volume = hull.volume # 计算点云密度 density = n / volume ``` 在这个例子中，我们首先获取点云数组的形状 `(n, 3)` ，其中 `n` 是点的数量，`m` 是每个点的...

两个凸包重叠区域的面积代码

2023-04-05 上传
def overlap_area(convex_hull1, convex_hull2): # 计算两个凸包的重叠区域面积 if not convex_hull1.intersects(convex_hull2): return 0.0 intersection = convex_hull1.intersection(convex_hull2) if ...

File "E:\code-study\coda\crossing\cross_test.py", line 63, in <module> vertice = hull.points[hull.vertices] AttributeError: 'Polygon' object has no attribute 'points'

2023-07-15 上传
在使用凸包算法时，我们需要使用 `scipy.spatial.ConvexHull` 返回的凸包对象来获取顶点信息，而不是使用 Shapely 库中的多边形对象。 以下是修正后的示例代码： ```python from scipy.spatial import ConvexHull ...

请帮我写一份pcl的代码，读取D:\\wodedm\\py_pcd\\volex_grid\\copy_of_fragment_vxsj.pcd的pcd文件，将点云进行表面拟合，然后可视化表面边界，最后将表面边界点保存为新文件

2023-05-24 上传
pcl::ConvexHull<pcl::PointXYZ> convex_hull; convex_hull.setInputCloud(mls_points); convex_hull.reconstruct(*hull); // 可视化结果 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Surface boundary"); ...

import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values] result['folder'] = result.index result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_width_std', 'max_depth_mean', 'max_depth_std']] result = result.sort_values(by='folder') result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False)运行时，出现错误'folder' is both an index level and a column label, which is ambiguous.，如何解决

2023-06-08 上传
result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_...
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