


Wie kann ich mit C# konvexe Löcher in einer 2D-Punktwolke identifizieren und polygonisieren?
Dieser Code demonstriert einen Ansatz zum Finden konvexer Löcher in einer Reihe von 2D-Punkten. Der Ansatz umfasst die Erstellung einer Bitmap der Punktwolke, die Berechnung der Datendichte für jede Zelle in der Bitmap, die Erstellung einer Liste ungenutzter Bereiche (map[][] = 0 oder map[][] <= treshold) und die Segmentierung Liste ungenutzter Bereiche in Gruppen verbundener Komponenten und Polygonisierung jeder Gruppe verbundener Komponenten, um die konvexen Polygone zu erhalten, die die Löcher darstellen.
Hier ist die C#-Implementierung des Algorithmus vorausgesetzt:
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Drawing; namespace HoleFinder { class Program { // Define a cell structure for the bitmap public struct Cell { public double x0, x1, y0, y1; // Bounding box of points inside the cell public int count; // Number of points inside the cell } // Define a line structure for representing hole boundaries public struct Line { public double x0, y0, x1, y1; // Line edge points public int id; // Id of the hole to which the line belongs for segmentation/polygonization public int i0, i1, j0, j1; // Index in map[][] } // Compute the bounding box of the point cloud public static (double x0, double x1, double y0, double y1) ComputeBoundingBox(Listpoints) { double x0 = points[0].X; double x1 = points[0].X; double y0 = points[0].Y; double y1 = points[0].Y; foreach (var point in points) { if (point.X < x0) x0 = point.X; if (point.X > x1) x1 = point.X; if (point.Y < y0) y0 = point.Y; if (point.Y > y1) y1 = point.Y; } return (x0, x1, y0, y1); } // Create a bitmap of the point cloud public static int[,] CreateBitmap(List points, (double x0, double x1, double y0, double y1) boundingBox, int N) { // Create a 2D array to represent the bitmap int[,] bitmap = new int[N, N]; // Compute the scale factors for converting point coordinates to bitmap indices double mx = N / (boundingBox.x1 - boundingBox.x0); double my = N / (boundingBox.y1 - boundingBox.y0); // Iterate over the points and increment the corresponding cells in the bitmap foreach (var point in points) { int i = (int)Math.Round((point.X - boundingBox.x0) * mx); int j = (int)Math.Round((point.Y - boundingBox.y0) * my); if (i >= 0 && i < N && j >= 0 && j < N) bitmap[i, j]++; } return bitmap; } // Compute the data density for each cell in the bitmap public static void ComputeDataDensity(int[,] bitmap, Cell[] map) { for (int i = 0; i < map.Length; i++) { map[i].count = 0; } for (int i = 0; i < bitmap.GetLength(0); i++) { for (int j = 0; j < bitmap.GetLength(1); j++) { map[i * bitmap.GetLength(1) + j].count += bitmap[i, j]; } } } // Create a list of unused areas (map[][] = 0 or map[][] <= treshold) public static List<(int i0, int i1, int j0, int j1)> FindUnusedAreasHorizontalVertical(Cell[] map, int N, int treshold = 0) { List<(int i0, int i1, int j0, int j1)> unusedAreas = new List<(int, int, int, int)>(); // Scan horizontally for (int j = 0; j < N; j++) { int i0 = -1; int i1 = -1; for (int i = 0; i < N; i++) { if (map[i * N + j].count == 0 || map[i * N + j].count <= treshold) { if (i0 < 0) i0 = i; } else { if (i0 >= 0) { unusedAreas.Add((i0, i1, j, j)); i0 = -1; i1 = -1; } } } if (i0 >= 0) unusedAreas.Add((i0, i1, j, j)); } // Scan vertically for (int i = 0; i < N; i++) { int j0 = -1; int j1 = -1; for (int j = 0; j < N; j++) { if (map[i * N + j].count == 0 || map[i * N + j].count <= treshold) { if (j0 < 0) j0 = j; } else { if (j0 >= 0) { unusedAreas.Add((i, i, j0, j1)); j0 = -1; j1 = -1; } } } if (j0 >= 0) unusedAreas.Add((i, i, j0, j1)); } return unusedAreas; } // Segment the list of unused areas into groups of connected components public static List > SegmentUnusedAreas(List<(int i0, int i1, int j0, int j1)> unusedAreas) { // Initialize each unused area as a separate group List
> segments = new List
>(); foreach (var unusedArea in unusedAreas) { segments.Add(new List<(int i0, int i1, int j0, int j1)> { unusedArea }); } // Iterate until no more segments can be joined bool joined = true; while (joined) { joined = false; // Check if any two segments intersect or are adjacent for (int i = 0; i < segments.Count; i++) { for (int j = i + 1; j < segments.Count; j++) { // Check for intersection bool intersects = false; foreach (var unusedArea1 in segments[i]) { foreach (var unusedArea2 in segments[j]) { if (unusedArea1.i0 <= unusedArea2.i1 && unusedArea1.i1 >= unusedArea2.i0 && unusedArea1.j0 <= unusedArea2.j1 && unusedArea1.j1 >= unusedArea2.j0) { intersects = true; break; } } if (intersects) break; } // Check for adjacency bool adjacent = false; if (!intersects) { foreach (var unusedArea1 in segments[i]) { foreach (var unusedArea2 in segments[j]) { if (unusedArea1.i0 == unusedArea2.i0 && unusedArea1.i1 == unusedArea2.i1 && ((unusedArea1.j1 == unusedArea2.j0 && Math.Abs(unusedArea1.j0 - unusedArea2.j1) == 1) || (unusedArea1.j0 == unusedArea2.j1 && Math.Abs(unusedArea1.j1 - unusedArea2.j0) == 1))) { adjacent = true; break; } if (unusedArea1.j0 == unusedArea2.j0 && unusedArea1.j1 == unusedArea2.j1
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Die Geschichte und Entwicklung von C# und C sind einzigartig, und auch die Zukunftsaussichten sind unterschiedlich. 1.C wurde 1983 von Bjarnestrustrup erfunden, um eine objektorientierte Programmierung in die C-Sprache einzuführen. Sein Evolutionsprozess umfasst mehrere Standardisierungen, z. B. C 11 Einführung von Auto-Keywords und Lambda-Ausdrücken, C 20 Einführung von Konzepten und Coroutinen und sich in Zukunft auf Leistung und Programme auf Systemebene konzentrieren. 2.C# wurde von Microsoft im Jahr 2000 veröffentlicht. Durch die Kombination der Vorteile von C und Java konzentriert sich seine Entwicklung auf Einfachheit und Produktivität. Zum Beispiel führte C#2.0 Generics und C#5.0 ein, die eine asynchrone Programmierung eingeführt haben, die sich in Zukunft auf die Produktivität und das Cloud -Computing der Entwickler konzentrieren.

Es gibt signifikante Unterschiede in den Lernkurven von C# und C- und Entwicklererfahrung. 1) Die Lernkurve von C# ist relativ flach und für rasche Entwicklung und Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. 2) Die Lernkurve von C ist steil und für Steuerszenarien mit hoher Leistung und niedrigem Level geeignet.

C -Lernende und Entwickler können Ressourcen und Unterstützung von Stackoverflow, Reddits R/CPP -Community, Coursera und EDX -Kursen, Open -Source -Projekten zu Github, professionellen Beratungsdiensten und CPPCON erhalten. 1. Stackoverflow gibt Antworten auf technische Fragen. 2. Die R/CPP -Community von Reddit teilt die neuesten Nachrichten; 3.. Coursera und EDX bieten formelle C -Kurse; 4. Open Source -Projekte auf Github wie LLVM und Boost verbessern die Fähigkeiten; 5. Professionelle Beratungsdienste wie Jetbrains und Perforce bieten technische Unterstützung; 6. CPPCON und andere Konferenzen helfen Karrieren

C interagiert mit XML über Bibliotheken von Drittanbietern (wie Tinyxml, Pugixml, Xerces-C). 1) Verwenden Sie die Bibliothek, um XML-Dateien zu analysieren und in C-verarbeitbare Datenstrukturen umzuwandeln. 2) Konvertieren Sie beim Generieren von XML die C -Datenstruktur in das XML -Format. 3) In praktischen Anwendungen wird XML häufig für Konfigurationsdateien und Datenaustausch verwendet, um die Entwicklungseffizienz zu verbessern.

C hat immer noch wichtige Relevanz für die moderne Programmierung. 1) Hochleistungs- und direkte Hardware-Betriebsfunktionen machen es zur ersten Wahl in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme und Hochleistungs-Computing. 2) Reiche Programmierparadigmen und moderne Funktionen wie Smart -Zeiger und Vorlagenprogrammierung verbessern seine Flexibilität und Effizienz. Obwohl die Lernkurve steil ist, machen sie im heutigen Programmierökosystem immer noch wichtig.

Die Zukunft von C wird sich auf parallele Computer, Sicherheit, Modularisierung und KI/maschinelles Lernen konzentrieren: 1) Paralleles Computer wird durch Merkmale wie Coroutinen verbessert. 2) Die Sicherheit wird durch strengere Mechanismen vom Typ Überprüfung und Speicherverwaltung verbessert. 3) Modulation vereinfacht die Codeorganisation und die Kompilierung. 4) KI und maschinelles Lernen fordern C dazu auf, sich an neue Bedürfnisse anzupassen, wie z. B. numerische Computer- und GPU -Programmierunterstützung.

Die Anwendung der statischen Analyse in C umfasst hauptsächlich das Erkennen von Problemen mit Speicherverwaltung, das Überprüfen von Code -Logikfehlern und die Verbesserung der Codesicherheit. 1) Statische Analyse kann Probleme wie Speicherlecks, Doppelfreisetzungen und nicht initialisierte Zeiger identifizieren. 2) Es kann ungenutzte Variablen, tote Code und logische Widersprüche erkennen. 3) Statische Analysetools wie die Deckung können Pufferüberlauf, Ganzzahlüberlauf und unsichere API -Aufrufe zur Verbesserung der Codesicherheit erkennen.
