是使用射线法(Ray Casting Algorithm)。该算法基于射线与多边形边界的交点数量来判断点是否在多边形内部。
具体步骤如下:
射线法的优势在于简单高效,时间复杂度为O(n),其中n为多边形的边数。它适用于任意形状的多边形,并且可以处理凹多边形。
腾讯云提供的相关产品是腾讯地图(https://cloud.tencent.com/product/maps),它提供了多边形判断点是否在内部的功能,可以用于地理信息系统、位置服务等场景。
点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。想象一下,垂直于该矢量(并通过原点)的平面通过了一个平面。平面将整个空间分为正数(在平面上)和负数(在平面下),并且(与流行的看法相反),您还可以在2D中使用其数学运算:
Computational Geometry Algorithms Library,CGAL,计算几何算法库。使用C++语言编写的,提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域,如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时,通常需要使用多边形逼近一个轮廓,使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能,OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。
我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:
Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作,例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如:
笔者在工作过程中遇到一个场景,需要批量判断点是否位于某个多边形,搜索了几个算法,发现过于复杂,本身理解就有困难,编成代码就更难了。
GraphicsPath类是在WinForm中用于绘制自定义形状的类,它表示由一系列路径段和连接线段组成的形状。
多边形的扫描转换是指: 把多边形的顶点表示转换为点阵表示。也就是知道多边形的边界,如何找到多边形内部的点,即把多边形内部填上颜色。
判断一个点是否在三角形里面(包括边界上),这个问题对于许多初学者来说,可谓是一头雾水,如何判断呢? 假如有四个点A(x0,y0),B(x1,y1),C(x2,y2),D(x,y),要你来判断D点是否包含在三角形ABC里面,也许你会想到用 在判断是否构成三角形 之后在用公式计算面积 但给三根线算长度太复杂了 有没有比较好点的算法 比如SIN 或者 点到直线距离..... 也就是 海伦公式 ,这也许不会很难想到毕竟在高中都学过的.... 海伦公式:
在计算机图形学中,多边形裁剪是一个常用的技术,用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪,我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分,从而减少图形处理的计算量,并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中,我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库,提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
JavaScript API GL近期为支持物流行业实现了几何图形编辑器,用户可通过编辑器接口进行点、线、面、圆的绘制和编辑。在物流行业中常见的使用场景是配送区域及地理围栏的绘制,常会有对已有区域进行拆分或者合并的需要,所以编辑器也提供了相应的功能。本文介绍了如何基于Turf实现多边形的拆分及合并。
CGAL:线段和多边形之间的交点? [英] CGAL: Intersection between a segment and a polygon? 查看:422 发布时间:2020/9/30 21
——对《计算机图形学基础教程》胡事民等著 的补充
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
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:
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候,他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西,以及油画。
自我开始在Wolfram工作起,我参与了一些不同的项目,对于第十二版来说,我主要的关注点在于用Wolfram语言复制均匀多面体的模型,以确保数据可以达到某个标准让模型更精确,包括精确的坐标、一致的面朝向和一个可以为每个固体创建网格模型的封闭区域。
寻找轮廓的方法在前面和章里面都经常用到了,如果我们判断一个点是否在轮廓里面的话,OpenCV有这个函数来进行判断。
对于任意的几何图形,如四边形,已知几何的顶点,求给定的一个点是否在几何之内的方法有多个,有 WPF 专用部分以及通用算法部分,有通用算法部分在 UWP 和 Xamarin 等上可用的方法
前面我们讲到,射线法的主要思路就是计算射线穿越多边形边界的次数。那么对于点在多边形的边上这种特殊情况,射线出发的这一次,是否应该算作穿越呢?
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
在计算机视觉中海量图片数据的标记是个让人头疼的问题,通过学习总结列举以下几种常用的图像标记平台,从平台的价格、各种功能、工具和格式、项目管理和易用性等方面分析各个平台的特点,希望对小伙伴们有所帮助。
又叫泰森多边形或Dirichlet图,它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。
维诺图(Voronoi Diagram)又叫泰森多边形或 Dirichlet 图,由两邻点连线的垂直平分线组成的连续多边形构成。
将3D的点转换为2D的点之后,再用之前链接2D点的方法去连接这些点,这个叫做线框渲染
定义一个宽高比(Aspect Ratio);还有垂直可视角度 vertical field-of-view (fovY) 。垂直可视角度即从相机原点到上顶中点和下底中点的连线的夹角,可视角度大可以类比成广角相机,它张得就比较开,适合拍近距离的物体;可视角度小,透视投影就越不明显,越像正交投影,就很容易能拍到远处的物体。水平可视角度可以类比。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢,其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先,先来
github:https://github.com/Toblerity/Shapely
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
看似简单却具有极大的挑战性和趣味性,这就是其魅力所在!温馨提示,体验后再阅读此文体验更佳哦!
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
作者 | 陈国栋 随着移动互联网的一路高歌,越来越多的 App 不满足系统原生的 UI 体系。开启了各种花式的玩法。早几年 ReactNative、Weex 等,企图尝试让系统组件可以像浏览器一样动态加载,从而提高发版本的效率。更早几年还有一众通过在系统 Webview 基础上面搭建起来的动态化方案,包括当下诸多的小程序平台等。Flutter 的发布仿佛给业界带来一丝新的生机,通过 Skia 渲染器完美的保证了在诸多平台渲染的一致性。但也带来专属于 Flutter 本身的一些问题。不过多的讨论关于 Flut
计算点到多边形最短距离的基本原理是:依次计算点到多边形每条边的距离,然后筛选出最短距离。
论文标题:Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法,代码同样也很值得阅读和学习,这里也就不一一展开了,有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。
TBDR全称Tile-based Deferred Rendering。它是Power VR独特的TBR技术的一种延伸实现手段。TBR/TBDR通过将每一帧画面划分成多个矩形区域,并对区域内的全部像素分别进行Z值检查,在任务进入渲染阶段之前就将被遮挡的不可见像素剔除掉。因为在渲染之前进行Z-culling操作,这样的充满想象力的做法极大地,甚至能够说海量的削减了终于被渲染像素的数量。不仅大幅减少了系统对像素的处理压力,更极大的节约了 及空间的开销。 TBR技术对显存的节约 Z Occalusion检測软件——VillageMark 虽然TBDR不再像传统的TBR那样须要通过CPU来进行Z值检查。可是TBDR过程须要对画面内全部的像素进行一次“额外”的load过程,这个过程本身不管从哪个角度来讲都是与节约 显存带宽 背道而驰的,尤其是在复杂度极高但Z-Occlusion(Z闭塞)并不严重的场景中更是如此。另外,虽然对画面的矩形划分越细密,GPU对像素进行Z推断的效率和准确率越高,但TBDR过程对画面的 矩形分割 非常机械,这样的划分常常会导致非常多多边形和纹理被Tiles所分割,这些多边形和纹理都必须经过2次甚至4次读取才干保持自身形态的“完整”。这无疑加重了几何和纹理处理过程的负担。
给定 N,想象一个凸 N 边多边形,其顶点按顺时针顺序依次标记为 A[0], A[i], ..., A[N-1]。
一、三角形的绘制 在OpenGL中,面是由多边形构成的。三角形可能是最简单的多边形,它有三条边。可以使用GL_TRIANGLES模式通过把三个顶点连接到一起而绘出三角形。 使用GL_TRIANGLE_STRIP模式可以绘制几个相连的三角形,系统根据前三个顶点绘制第一个多边形,以后每指定一个顶点,就与构成上一个三角形的后两个顶点绘制形的一个三角形。 使用GL_TRIANGLE_FAN模式可以绘制一组相连的三角形,这些三角形绕着一个中心点成扇形排列。 第一个顶点构成扇形的中心,用前三个顶点绘制会最初的三角形后,
对于点A是否在多边形P内的判定, 一般有两种方法:射线法和转角法。 这里介绍一下射线法。
今年疫情以来,工作都比较紧凑,没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能,作为前期调研,先探探路。 经过一番搜搜,找到一篇不错的文章。专门介绍,百度地图围栏的。地址如下:https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
在GEE中,可以使用.geometry()方法来获取几何形状的中心点坐标和相交的坐标。
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.
如果是矩形比较简单,直接判断四个点的范围,不能推广到多边,考虑到图形的凹凸就更复杂,考虑到程序需要直接拿来用罢了,
有一块多边形的披萨,上面有各种各样的好吃的,我们希望沿着两个不相邻的两个顶点切成小三角形,尽可能少的切碎披萨上面的蔬菜、肉片。
要绘制一个多边形,多边形图形的基本元素是路径。路径是通过不同颜色和宽度的线段或曲线相连形成的不同形状的点的集合。一个路径,甚至一个子路径,都是闭合的。使用路径绘制图形需要一些额外的步骤。
比如,Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形,这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
被追尾了,严格来讲,就是你的汽车和别人的汽车发生了碰撞. 所以本文来介绍一些检测碰撞的算法.
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