首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在没有立方体坐标的情况下找到多边形的质心?

在没有立方体坐标的情况下找到多边形的质心需要使用几何算法。首先,我们可以使用多边形的顶点坐标来计算多边形的质心。

步骤如下:

  1. 获得多边形的顶点坐标。
  2. 将多边形分割成一系列三角形(可以使用三角剖分算法进行分割)。
  3. 计算每个三角形的面积和重心坐标。
  4. 将每个三角形的面积乘以其重心坐标,并将结果累加。
  5. 将累加的结果除以多边形的总面积即可得到多边形的质心坐标。

这个方法适用于任意形状的多边形,并且不需要立方体坐标。以下是一个示例的代码片段,使用Python语言来计算多边形的质心:

代码语言:txt
复制
def get_polygon_centroid(vertices):
    total_area = 0.0
    centroid_x = 0.0
    centroid_y = 0.0

    for i in range(len(vertices)):
        current_point = vertices[i]
        next_point = vertices[(i + 1) % len(vertices)]

        area = (current_point[0] * next_point[1]) - (next_point[0] * current_point[1])
        total_area += area

        centroid_x += (current_point[0] + next_point[0]) * area
        centroid_y += (current_point[1] + next_point[1]) * area

    total_area *= 0.5
    centroid_x /= (6 * total_area)
    centroid_y /= (6 * total_area)

    return (centroid_x, centroid_y)

这个代码片段中,vertices是多边形的顶点坐标列表,每个顶点坐标是一个二维点(x,y)。函数返回多边形的质心坐标。

注意:为了简化示例,这个代码片段没有处理错误或异常情况,并且没有进行三角剖分。实际应用中,可能需要根据具体的需求进行相应的优化和处理。

腾讯云提供了多种云计算相关产品,例如云服务器、容器服务、云数据库等,您可以根据具体的应用场景选择适合的产品。您可以参考腾讯云的官方文档了解更多相关产品和服务:腾讯云产品文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【三维重建】三维数据显式表示形式

传统基于图像三维重建指的是从单幅图像加上额外场景约束、或者从两幅或以上图像恢复空间点三维坐标的过程,(广义上讲,三维重建就是从现实物体或者场景得到其三维表示过程)。...点云表示法简单直观,能够精确表示物体表面形状,但点排列和密度可能会影响精度和后续处理复杂性,且难以处理复杂形状或动态变化物体。无序性:点云中点通常是无序没有固定拓扑结构。...二、体素(Voxel)  将物体分解成许多小立方体(类似于二维图像中像素),通过立方体位置、大小、颜色、密度等来表示物体形状和外观。...应用医学成像:CT和MRI扫描数据表示;虚拟现实:用于创建详细三维环境;3D打印:体素模型可以直接用于打印。...三、多边形网格(Polygon Mesh)  多边形网格是由顶点、边和面(通常是三角形或四边形等)组成网络结构,将物体表面分解成许多小平面多边形,通过多边形位置、大小和颜色来表示物体形状和外观。

12510

分类问题中维度诅咒(下)

如前所述,特征空间角落中实例比围绕超球面的质心实例更难以分类。这由图11示出,其示出了2D单位正方形,3D单位立方体以及具有2 ^ 8 = 256个角8D超立方体创造性可视化: ?...结果,当特征空间维度变为无穷大时,从采样点到质心最小和最大欧几里德距离差和最小距离本身比率趋于为零: (2) ? 因此,距离测量开始丧失其在高维空间中测量差异有效性。...遗憾是,没有固定规则来定义在分类问题中应该使用多少个特征。事实上,这取决于可用训练数据量,决策边界复杂性以及所使用分类器类型。...在1D情况下,仅需要估计2个参数(平均值和方差),而在2D情况下需要5个参数(2D平均值,两个方差和协方差)。再次,我们可以看到要估计参数数量与维数二次方增长。...由于对所有特征所有可能组合训练和测试分类器通常是难以处理,因此存在尝试以不同方式找到该最优若干方法。

1.2K10
  • 如何使用质心法进行目标追踪

    找到每个目标的运行轨迹。...(3)关联成功,在上一帧中找到了当前帧中检测到目标,配对成功,记录目标的轨迹。 (4)新出现目标,在上一帧中没有找到当前帧中检测到目标,初始化新目标的轨迹。...(5)目标消失,在当前帧中没有找到上一帧中检测出来目标,删除该目标的轨迹。...但是,“通过目标识别进行目标关联”需要在每一帧图像中,提取出每一个目标的特征,这需要大量计算资源,同时还需要稳定特征提取器,在实际场景中很难做到,因此,通常采用其他方法进行目标的关联,如常用质心法...(4)目标关联,距离相近为同一目标,A和C是同一目标,B是新出现目标。

    38130

    五形相生

    这需要做到保证变换函数生成标的顺序与 PolyhedronData 提供坐标顺序一致:把两组坐标的编号标出后,可以用刚体变换加缩放让这两组编号重合。先定义绘制多边形及各顶点坐标的函数: ?...旋转 设想中,动画旋转有两种。一种是展示台一般 360 度绕垂直轴旋转,还有呢则是因为生成内接多边形可能是歪斜,不在它们最“典型”位置上,这需要沿着水平轴旋转到最佳位置。...旋转并放大到棱心距相等后四面体坐标就是: ? 可以验证棱心距没有变: ?...旋转并缩放后正二十面体顶点坐标为: ? ? 可以验证棱心距没有变化: ? 二十面体内含十二面体坐标 旋转后处于正位正二十面体顶点 8 朝上。...旋转并缩放后坐标是: ? 可以验证棱心距并没有变化: ? 水平旋转 变换后处于正位立方体和最开始立方体并不重合,而是有一个角度差。要想动画循环往复,需要观察者或者立方体作水平旋转。

    1K40

    机器学习算法之欠拟合和过拟合

    但是对于其他机器学习算法分类算法来说也会出现这样问题,除了一些算法本身作用之外(决策树、神经网络),更多情况下也会自己做特征选择,包括删除、合并一些特征。...在三维情况下,要覆盖特征空间20%体积,则需要在每个维度上取得58%取值范围 ......如前所述,特征空间角落中实例比围绕超球体质心实例难以分类。 ? ?...但是在一个10000维单位超立方体(1×1×1立方体,有1万个1)中,这个概率大于99.999999%。高维超立方体大部分点都非常靠近边界。...对于8维超立方体,大约98%数据集中在其256个角上。结果,当特征空间维度达到无穷大时,从采样点到质心最小和最大欧几里得距离差与最小距离本身只比趋于零: ?

    1.3K20

    n维空间多面体有向测度和重心

    显然不能,因为 梯形 ADIH 显然没有 梯形 HICB 面积大啊, 也就是前者没有后者重啊~ 所以在 G 处支起一根筷子,梯形纸板是显然不能保持住平衡....事实上,直观上我们感觉真实重心应该在 G 下方. 那么为什么会导致这个错误呢? 因为对于四边形,乃至多边形,只要不是三角形,则重心和质心并不相同. 上面求出 G 其实是质心,而不是重心....为什么非三角形多边形质心和重心不重合,而三角形却能做到这一点呢? 这是因为三角形特殊性——三角形不需要指定这三个顶点顺序就能唯一确定一个三角形,多边形则不能. 就拿五边形 ABCDE 为例....于是问题就规约为了计算质心系 {G1, G2, G3, G4, G5} 质心. 但是,这里注意,质心系中每个质心质量是不一样. 因为三角形面积不一样....而计算该 n 维空间多面体有向测度算法就是在此棵树上进行 dfs , 例如我们找到一条路径 O-->P20-->P22, 则三棱锥有向测度是 P20、P22、P23 (P23 是 P22 右兄弟

    3.4K30

    3D 可视化入门:渲染管线原理与实践

    ,以及顶点着色器为顶点添加其他信息(颜色、法向量、纹理UV坐标等)。...这样做性能很好,因为每个多边形只需要计算 1 次光照。但,它通常会导致模型所有的三角面都清晰可见。一般情况下,这不是我们想要效果,除非在进行低多边形艺术创作。...它将 2D 纹理上像素直接映射到 3D 表面上。随着多通道渲染发展,目前有更多各种各样贴图。 凹凸贴图、法线贴图、置换贴图、反射贴图、高光贴图和环境闭塞贴图......这时,我们就需要更复杂映射关系。找到几何体上坐标 (x, y, z) 与 2D 贴图坐标 (u, v) 对应关系,一般称为 uv 映射。...之前我们在顶点着色阶段提到 纹理坐标变换 指就是这个过程。 还有一些复杂几何体,很难找到其上点与 2D 材质平面的对应关系。

    6.7K21

    数字图像处理之表示与描述

    (1)外部特征(边界)来表示区域-->用特征对其描述(长度,边界缺陷数量) (2)内部特征(如像素)来表示区域-->内部表示(颜色、纹理) 图像表示分成边界表示(链码、边界分段等)和区域表示(四叉树...2.2多边形逼近 用最少多边形线段,获取边界性质本质 点合成法 1)沿着边界选两个相邻点对, 2)计算误差首尾连接直线段与原始折线段误差R 3)如果误差小于我们设定阀值T,去掉中间点;否则保留...重复1 3)如果没有超过阀值正交距离,结束。 ? 2.3外形特征 用一维函数表达边界方法。 质心角函数:边上点到质心距离,作为夹角函数。 ?...边界曲率:斜率变化率(k1-k2)。 ? 边界凸线段点:顶点p1斜率非负。 边界凹线段点:顶点p2斜率为负。...4.区域描述 4.1简单描绘子 区域面积:区域中像素数目。 区域重心: ? 区域周长:区域边界长度 致密度:(周长)²/面积 其它简单描绘子:最大值、最小值、中值、均值、方差等。

    1.4K40

    何在Ubuntu 14.04上安装和配置PostGIS

    具有sudo权限非root用户。 一个PostgreSQL数据库。按照我们的如何在Ubuntu 16.04上安装PostgreSQL教程进行安装。...默认情况下,此行已注释掉,因此取消注释此行并将其值增加到16MB: work_mem = 16MB # min 64kB 然后找到#maintenance_work_mem...该ogr2ogr命令将基于文件中前几个特征对几何类型进行假设。我们导入数据包含多边形类型和部分多边形或MultiPolygons混合。...我们正在与国家及其不规则边界打交道,因此我们数据库中每个国家都没有单一纬度值。因此,为了获得每个国家纬度,我们首先使用PostGISST_Centroid功能找出每个国家质心。...然后我们使用ST_Y函数提取质心Y值。我们可以使用该值作为纬度。

    2.5K00

    一篇文章带你玩转PostGIS空间数据库

    默认情况下,PostgreSQL定期收集数据统计信息,共查询规划器使用。但是,如果你在短时间内更改了表构成,则统计数据将不会是最新。...每种投影方案都有优点和缺点,一些投影保留面积特征;一些投影保留角度特征,墨卡托投影(Mercator);一些投影试图找到一个很好中间混合状态,在几个参数上只有很小失真。...如果你数据在地理范围上是紧凑(包含在州、县或市内),请使用基于笛卡尔坐标的geometry类型。否则,请使用使用基于球体坐标的Geography。...,将其替换为点将强制它位于一侧或另一侧,而不是与两侧多边形都相交 ST_Centroid(geometry) —— 返回大约位于输入几何图形质心点。...这种简单计算速度非常快,但有时并不可取,因为返回点不一定在要素本身上。如果输入几何图形具有凹性(形如字母’C’几何图形),则返回质心可能不在图形内部。

    5.9K50

    当我在微调时候我在微调什么?

    每个簇最外围节点相连接可构成一个凸多边形(convex hull),红点所示。为保证可以找到决策边界来划分单词类别,每个凸多边形之间不能有重叠。...合并后新簇多边形不能与其他簇多边形有重叠。...重复上述步骤,直至没有簇产生。 那么DIRECTPROBE聚类出来这些簇可以用来干嘛呢?...作者选用了微调前三个相近簇(三个很难区分类别ADJ,VERB, NOUN),使用PCA技术将高维质心映射到二维空间中。随着微调进行,质心在不同方向上移动,并彼此远离。...高层比下层变化更大 下图(横轴是层数纵轴是距离)展示了BERT~base~在POS tagging任务上,随着微调进行,某一类别的簇质心与其他簇质心欧式距离平均值在layer增加下不断增加。

    1.7K10

    从文本合成图像栩栩生,仿佛拥有人类语言想象力

    绘制多边形物体 同时控制多个目标物体、它们属性和它们空间关系是一个新挑战。 例如,“一只戴着红帽子、黄手套、蓝衬衫和绿裤子刺猬”。...文本提示:一堆三维立方体:红色立方体在绿色立方体顶部。绿色立方体在中间。蓝色立方体在底部。 AI生成图像: ?...虽然DALL·E确实为少量目标的属性和位置提供了某种程度可控性,但成功率取决于标题文本语言措辞。随着目标的增多,DALL·E容易混淆目标与颜色之间关联,成功率会急剧降低。...例如,假如标题文本是“日出时,坐在田野上水豚绘画像。根据水豚方位,可能需要画一个阴影,但这个细节没有被明确提及。...研究人员探讨了DALL·E在以下三种情况下解决无规范标准问题能力:改变风格、设置和时间;在各种不同情况下绘制同一目标图像;在生成目标图像上书写指定文本。 文本提示:带有蓝色草莓图案彩色玻璃窗。

    84710

    EAO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble Data Association

    ,至今由于缺少鲁棒和精准算法还没有解决。...解决问题: 数据关联(使用带参数和无参数统计检验一起关联数据) 物体建模(孤立森林和线来感知物体位置,大小以及朝向角度) 地图表示(使用曲面椭圆和立方体建立物体地图 ) SLAM系统介绍 系统框架...该论文主要贡献用红色显示在跟踪线程中:本文提出数据关联算法将bounding box,语义标签以及tracking过程中三维点云作为输入,之后使用孤立森林清除outlier为优化找到精准初始化。...Object SLAM 物体由带尺度 sss 椭圆和立方体表示,在slam中需要估计它们平移 ttt 以及朝向 θ\thetaθ 。假设物体平行地面放置,可减少椭圆和立方体需要估计参数。...分别使用孤立森林计算质心,尺度(文中算法1)以及物体位姿估计算法(文中算法2)计算角度 。

    81150

    (一) 3D图形渲染管线

    这些图元需要经过裁剪到可视平截体(三维空间中一个可见区域)和任何有效地应用程序指定裁剪平面。光栅器还可以根据多边形朝前或朝后来丢弃一些多边形。这个过程被称为挑选(culling)。...经过裁剪和挑选剩下多边形必须被光栅化。光栅化是一个决定哪些像素被几何图元覆盖过程。多边形、线段和点根据为每种图元指定规则分别被光栅化。光栅化结果是像素位置集合和片段集合。...整个过程从顶点变换和着色开始。下一步,图元装配解读那从顶点创建三角形,虚线所示。之后,光栅用片段填充三角形。最后,从顶点得到值被用来插值,然后用于贴图和着色。...这就是我们需要变换三维顶点坐标的原因,最终目的就是让GPU可以将这些三维数据绘制到二维屏幕上。...因为在不规则视锥体内剪裁是一件非常困难事,所以前人们将剪裁安排到一个单位立方体中进行,这个立方体被称为规范立方体(CCV),CVV近平面(对应视锥体近平面)x、y坐标对应屏幕像素坐标(左下角0

    1.4K30

    基于 R语言判别分析介绍与实践(1)

    也就是说,判别分析将预测变量作为输入,并找到这些变量一种新、低维表示方式(即判别函数),以最大化类之间分离。过程 Fig 1 所示。 Fig 1....因为最好地分离质心这条线并不能保证不同类最好地分离, Fig 4 所示。 Fig 4....它不是试图最大化类质心之间分离,而是最大化每个类质心和数据质心(所有数据质心,忽略类成员关系)之间分离。 Fig 5 所示,每个类质心用三角表示,数据大质心用十字表示。 Fig 5....在这种情况下,LDA 和 QDA 会找到相似的判别函数,尽管 LDA 由于灵活性较差比 QDA 更不容易出现过拟合。Fig 7 右图中,两个类协方差不同。...在这种情况下,QDA 会找到一个曲线判别函数,当数据被投影到它上面时,它会比线性判别函数在分离类方面做得更好。 4.

    1.2K21

    基础聚类算法:K-means算法

    类簇直径是指类簇内任意两点之间最大距离。 类簇半径是指类簇内所有点到类簇中心距离最大值。 废话不说,直接上图。下图是当K取值从2到9时,聚类效果和类簇指标的效果图: ? ?...如果找到y能够使P(x,y)最大,那么我们找到y就是样例x最佳类别了,x顺手就聚类了。...最开始可以随便指定一个给它,然后为了让P(x,y)最大(这里是要让J最小),我们求出在给定c情况下,目标函数最小时质心参数,然而此时发现,可以有更好类别c(质心与样例x距离最小类别)指定给样例x,...那么c得到重新调整,上述过程就开始重复了,直到没有更好c指定。...涉及版权,请联系删除!

    2.6K50

    Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究|附代码数据

    初始化 在搜索空间中随机初始化一组质心。这些质心必须与聚类数据模式处于同一数量级。换句话说,如果数据模式中值介于0到100之间,则初始化值介于0和1之间随机向量是没有意义。 ...分配 一旦质心在空间中被随机初始化,我们迭代数据集中每个模式并将其分配给最近质心。尝试并行执行此步骤,尤其是在数据集中有大量模式情况下。...+= 1         # 设置变量以找到距离最小集群(不等于图案[索引]集群)。         ...在使用这些指标过去几个月后,我得出结论是,它们都不是完美的, 量化误差 - 该度量计算复杂度最小,但是度量偏向大量群集,因为当您添加更多质心时,群集会变得更小(更紧凑),并且在极端情况下,您可能会为每个群集分配一个模式质心...在这种情况下,量化误差被最小化。结果是最可信  。 戴维斯 - 布尔丁 - 随着你增加值,每个质心之间距离平均会自然减少。因为这个术语在分母中,所以对于较大值,最终除以较小数字ķ。

    25300

    Google Earth Engine(GEE)——JavaScript基本功能介绍(单个几何特征简单计算)

    几何上常见操作 寻找几何面积 var geoArea = geometry.area(maxError); 默认情况下,地球引擎中所有单位都以米为单位。...减少几何中顶点数 //这个非常有用,因为当你上传矢量边界过于复杂或者节点数太多化会报错,这是一个不错选择 var simpGeo = geometry.simplify(maxError); 寻找几何质心...(maxError); 寻找可以包围几何最小多边形 //这个一般用比较少,根据个人情况而定 //这个就是矩形强化班,多一些线性包裹着你研究区 var convexGeo = geometry.convexHull...Map.addLayer(bound, {color: 'yellow'}, 'Bounds'); 3.同样,但不限于矩形,凸包 ( convexHull()) 是一个覆盖几何体末端多边形。...// 找到计算矢量集合并计算面积 var ar = countyConnectDiss.geometry().area(100); print(ar); // 查找线几何长度(因为这是一个多边形,所以你得到零

    24710

    前沿 | 超越像素平面:聚焦3D深度学习现在和未来

    多边形网格由一组带公共顶点多边形表面组成,可近似一个几何表面。我们可以将点云看作是从基础连续集合表面采样得到三维点集;多边形网格则希望通过一种易于渲染方式来表示这些基础表面。...主要问题是你并没有真正在三维环境下学习,固定数量二维视图仍然只是一个对于底层三维结构不完美的近似。...Maturana 和 Scherer 在 2015 年提出 VoxNet(2015)是最早在给定体素网格输入情况下在物体分类任务上取得优异表现深度学习方法。...VoxNet 存在一个问题是,该架构本质上并没有旋转不变性,尽管作者合理地假设传感器保持直立,使体素网格 z 轴和重力方向保持一致,但是并没有假设物体会绕着 z 轴旋转:一个物体从背后看仍然对应相同物体...这种方法基本结构是一个有层次特征学习层,它包含三个关键步骤:(1)为局部区域采样一些点作为质心,(2)根据到质心距离对这些局部区域中相邻点进行分组,(3)使用一个 mini-PointNet 对这些区域进行特征编码

    1.3K20

    6种机器学习算法要点

    在这个算法中,我们将每个数据绘制为一个n维空间中其中一个点(其中n是你拥有的特征数量),每个特征值是特定坐标的值。...如果你想了解一个你没有任何信息的人,你可能想知道他们好朋友和他们圈子,从而获得他们信息! 选择KNN之前需要考虑事项: ·KNN在计算上是昂贵。...·变量应该被标准化,否则较高范围变量可能会偏差。 ·在进行KNN之前更多地处理预处理阶段,异常值/噪音消除。...根据现有集群成员查找每个集群质心。在这里,我们有新质心。 由于我们有新质心,请重复步骤2和步骤3.从新质心找到每个数据点最近距离,并与新K个聚类关联。重复这个过程直到收敛,即质心不变。...没有修剪。 Python代码: R代码:

    86990
    领券