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使用R的规则(多边形)平铺

使用R的规则(多边形)平铺是一种在计算机图形学中常用的技术，用于将规则多边形按照一定的规则排列并填充到一个平面上。

该技术可以通过计算多边形的边界和内部点的坐标，然后根据一定的排列规则将多边形复制并填充到平面上。常见的排列规则包括矩形排列、六边形排列等。

使用R的规则(多边形)平铺可以实现很多有趣的效果和应用，例如生成艺术图案、创建地图、设计游戏场景等。它在计算机图形学、计算机辅助设计、游戏开发等领域有广泛的应用。

在腾讯云的产品中，与多边形平铺相关的产品包括云服务器、云数据库、云存储等。云服务器提供了强大的计算能力和网络支持，可以用于进行多边形平铺计算的高性能计算任务。云数据库可以存储多边形的坐标数据和排列规则，提供数据的持久化存储和高效查询。云存储可以用于存储多边形平铺生成的图像数据。

腾讯云的云服务器产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云的云数据库产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb 腾讯云的云存储产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos

使用R的规则(多边形)平铺是一项复杂的计算任务，需要熟悉计算机图形学、算法设计和编程技术。在实际应用中，可以使用R语言及其相关的图形学库和算法库来实现多边形平铺的计算和可视化。同时，还需要考虑性能优化、并行计算、内存管理等方面的技术，以提高计算效率和可扩展性。

总结起来，使用R的规则(多边形)平铺是一种在计算机图形学中常用的技术，可以实现多边形的排列和填充效果。在腾讯云的产品中，云服务器、云数据库和云存储等产品可以提供支持。实现多边形平铺需要熟悉相关的算法和编程技术，并考虑性能优化和可扩展性。

相关搜索:填充多边形：缠绕规则与奇数规则的性能如何求R投影上不规则多边形的最小外接圆？不规则多边形的有效包装算法点的R多边形向量 R中多边形的长度 R规则的支持含义基于规则的R采样组合多个混淆矩阵-使用矩形而不是平铺的平铺图？使用turtle模块绘制具有特定规格的规则多边形单击多边形并将更新()-(使用leaflet R)如何手动调整R中平铺图的渐变比例？Mapkit -存在多边形时不渲染过度缩放的自定义平铺 LibGdX平铺贴图Box2d与多边形贴图对象的碰撞 R:覆盖先验生成的规则 R中的置换和规则使用R中的矢量多边形提取栅格像素值使用R得到GeoJSON中多边形的邻接矩阵 R中的栅格转多边形问题 R:查找时区多边形中的点 R中的多边形边界插值

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前面写过一篇文章介绍了怎样过滤UI中透明区域的点击事件：【100个 Unity实用技能】☀️ | Unity中过滤透明区域的点击事件

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判断点是否在多边形内的Python实现及小应用（射线法）

判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求，例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路，相应的方法有：

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OSG绘制空间凹多边形并计算其面积

在OpenGL/OSG中，由于效率的原因，默认是直接显示的简单的凸多边形。如果直接强行显示凹多边形，渲染结果是不确定的。所以对于复杂的凹多边形，需要将其分解成简单的凸多边形，这个过程就是多边形分格化。在OSG中是通过osgUtil::Tessellator类来实现多边形分格化的。

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OpenGL（六）-- 渲染技巧：正背面剔除、深度测试、多边形偏移OpenGL（六）-- 渲染技巧：正背面剔除、深度测试、多边形偏移

通过一个基础案例来了解这些渲染技巧：正背面剔除、深度测试、多边形偏移。应该更容易理解。

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Android OpenCV（三十七）：轮廓外接多边形

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【改革春风吹满地 HDU - 2036 】【计算几何-----利用叉积计算多边形的面积】

我们都知道计算三角形的面积时可以用两个邻边对应向量积（叉积）的绝对值的一半表示，那么同样，对于多边形，我们可以以多边形上的一个点为源点，作过该点并且过多边形其他点中的某一个的多条射线，这样就可以把该多边形变为多个三角形，然后利用叉积求面积即可。不过要注意，对于三角形可以简单的用叉积的绝对值的一半表示，但对于多边形不可随意将它分割成的几个三角形对应的叉积的绝对值相加，要有一定顺序才可。对于三角形，有

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【愚公系列】2023年11月 WPF控件专题 Polygon控件详解

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CGAL功能大纲

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判断点在多边形内算法的C++实现

判断平面内点是否在多边形内有多种算法，其中射线法是其中比较好理解的一种，而且能够支持凹多边形的情况。该算法的思路很简单，就是从目标点出发引一条射线，看这条射线和多边形所有边的交点数目。如果有奇数个交点，则说明在内部，如果有偶数个交点，则说明在外部。如下图所示：

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图像多边形填充

算法：图像多边形填充是不仅可以填充凸多边形，而且可以填充任何不具有自相交的单调多边形，即其轮廓与每条水平线（扫描线）的相交最多为两次（最顶部边缘和/或底部边缘水平）。如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部，则将对其进行裁剪，还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标，意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。

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模拟试题C

2．用编码裁剪法裁剪二维线段时，判断下列直线段采用哪种处理方法。假设直线段两个端点M、N的编码为1000和1001（按TBRL顺序）（）

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OpenCV-Python学习（13）—— OpenCV 多边形填充与绘制(cv.fillPoly、cv.polylines)

1. 知识点学习 cv.polylines 函数的使用；学习 cv.fillPoly 函数的使用。 2. 绘制折线或多边形 cv.polylines 函数说明 2.1 函数使用 cv.polylines(img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → img 2.2 参数说明参数说明 img 表示要在其上绘制矩形的图像的img对象。 pts 表示一个或多个点集。 isClosed 表示标志，决定所绘制的多边形是否闭合。若为

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给定一个边与边可能相交的多边形，求它的轮廓线

需要注意的是，轮廓线多边形内不能有空洞，使用的不是常见的非零绕数规则（nonzero）以及奇偶规则（odd-even）。

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【从零学习OpenCV 4】轮廓外接多边形

由于噪声和光照的影响，物体的轮廓会出现不规则的形状，根据不规则的轮廓形状不利于对图像内容进行分析，此时需要将物体的轮廓拟合成规则的几何形状，根据需求可以将图像轮廓拟合成矩形、多边形等。本小节将介绍OpenCV 4中提供的轮廓外接多边形函数，实现图像中轮廓的形状拟合。

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在 PDF 文档中测量长度、周长和面积

建筑设计图纸或蓝图总是以 PDF 格式保存，因为它即使在不同的操作系统上也能保持文档的显示效果和质量。对于常见的 PDF 编辑器来说，标记、编辑和签名是必不可少的功能。在建筑、工程和施工（AEC）行业，对 PDF 测量工具的需求变得至关重要。

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丘比特的神箭续

本题数据量较大，如果使用的算法将被 T 飞. 所以亟需能在时间内判断点和凸多边形关系的算法.

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一篇文章教你搞定JSON素材，从此告别SHP时代~

最近几天推送频率之所以下降了，不是因为偷懒，是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送，关于山东省财政数据可视化那一篇，因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据，花了好多冤枉功夫，搜地图素材各种碰壁，最后的得到的地图数据并不尽如人意。现在shp的素材相比json整体都不太流行了，无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上，json地图素材轻便、时效、易获取，很多网站都提供这种轻量级的数据文件。可是json文件遵循的JS语法，导入R中之后，全部被强制转化为各种嵌套的list、data.

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持续搞【附近】---长连接坐标流和“地理围栏”（五）

我们经过【附近】系列的二、三、四篇章后，已经基本了解了市面上用于解决LBS问题的几种常见方案和做法，当然除了PostGre外... ...那个有兴趣的哥们可以考虑补一篇PostGre版本直接投稿。实际上前面的思路是很简单的，算是循序渐进类型的，从MySQL到MongoDB再到ES，大概就是从GeoHASH到Google S2再到R树们。我没有在文章里显式地说这些但是背后就是这些，往深处地挖掘全靠诸位自己了~

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基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现

泊松融合是图像融合处理效果最好的算法，其来自于2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》。以这篇文章为发端，很多大神提出了一系列的优化算法。2009年, Zeev Farbman 在的SIGGRAPH上面提出的基于Mean-Value Coordinates方法的泊松融合加速算法《Coordinates for Instant Image Cloning》（文献二）。在这篇文章中，泊松方程被转换成拉普拉斯方程，并且提出了用均值坐标Mean-Value Coordinates来近似求解这个方程，从而达到实时运算的效果。

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左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图

以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包（你可以理解为依附于微信的小程序）。最近偶然在学习Python可视化的过程中，了解到了geopandas，确实第一眼看着很眼熟，或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确，它跟

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