


Bagaimanakah Kami Boleh Mengesan Lubang dengan Cekap dalam Set Titik 2D dengan Sensitiviti Boleh Laras?
Pengesanan lubang set titik dua dimensi
Soalan:
Memandangkan set titik dua dimensi, bagaimana untuk mencari lubang dalam set titik? Algoritma harus mempunyai sensitiviti boleh laras untuk mencari lubang ini.
Penyelesaian:
-
Mencipta perwakilan bitmap bagi set titik.
- Imbas mata dan tentukan kotak sempadan set titik.
- Mencipta peta bit dengan dimensi sama dengan kotak sempadan.
- Untuk setiap titik, tetapkan piksel yang sepadan dalam peta bit kepada 1.
-
Cari komponen yang disambungkan dalam peta bit.
- Menggunakan algoritma komponen bersambung standard untuk mengenal pasti komponen bersambung dalam peta bit.
- Setiap komponen yang disambungkan mewakili lubang dalam set titik.
-
Hitung badan cembung setiap komponen yang disambungkan.
- Gunakan algoritma lambung cembung piawai untuk mengira lambung cembung setiap komponen yang disambungkan.
- Lambung cembung mewakili sempadan lubang.
-
Keluarkan sempadan lubang.
- Keluaran algoritma ialah senarai badan cembung, setiap badan cembung mewakili sempadan lubang dalam set titik.
Algoritma:
import numpy as np from scipy.ndimage import label def find_holes(points, sensitivity=1): """ 查找二维点集中的孔洞。 参数: points: 二维点列表。 sensitivity: 算法的灵敏度。较高的值将导致找到更多孔洞。 返回: 表示孔洞边界的凸包列表。 """ # 创建点集的位图表示。 xmin, xmax, ymin, ymax = get_bounding_box(points) bitmap = np.zeros((ymax - ymin + 1, xmax - xmin + 1), dtype=np.uint8) for point in points: bitmap[point[1] - ymin, point[0] - xmin] = 1 # 查找位图中的连通分量。 labeled, num_components = label(bitmap) # 计算每个连通分量的凸包。 holes = [] for i in range(1, num_components + 1): component_mask = (labeled == i) component_points = np.where(component_mask) convex_hull = compute_convex_hull(component_points) holes.append(convex_hull) # 输出孔洞的边界。 return holes
Contoh:
import matplotlib.pyplot as plt # 生成一组随机点。 points = np.random.rand(100, 2) # 查找点集中的孔洞。 holes = find_holes(points) # 绘制点和孔洞。 plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1]) for hole in holes: plt.plot(hole[:, 0], hole[:, 1]) plt.show()
Output:
[Plot serakan 2D, lubang ditanda]
Perbincangan:
Parameter sensitiviti algoritma mengawal saiz lubang yang ditemui. Kepekaan yang lebih tinggi akan menyebabkan lebih banyak lubang ditemui, manakala sensitiviti yang lebih rendah akan menyebabkan lebih sedikit lubang ditemui. Kepekaan optimum bergantung pada aplikasi tertentu.
Algoritma boleh digunakan untuk mencari lubang dalam pelbagai jenis set data yang berbeza, termasuk awan titik, imej dan jerat. Ia adalah alat yang serba boleh dan berkuasa untuk menganalisis data dan mengenal pasti corak.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kami Boleh Mengesan Lubang dengan Cekap dalam Set Titik 2D dengan Sensitiviti Boleh Laras?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Sejarah dan evolusi C# dan C adalah unik, dan prospek masa depan juga berbeza. 1.C dicipta oleh BjarnestroustRup pada tahun 1983 untuk memperkenalkan pengaturcaraan berorientasikan objek ke dalam bahasa C. Proses evolusinya termasuk pelbagai standardisasi, seperti C 11 memperkenalkan kata kunci auto dan ekspresi Lambda, C 20 memperkenalkan konsep dan coroutin, dan akan memberi tumpuan kepada pengaturcaraan prestasi dan sistem pada masa akan datang. 2.C# telah dikeluarkan oleh Microsoft pada tahun 2000. Menggabungkan kelebihan C dan Java, evolusinya memberi tumpuan kepada kesederhanaan dan produktiviti. Sebagai contoh, C#2.0 memperkenalkan generik dan C#5.0 memperkenalkan pengaturcaraan tak segerak, yang akan memberi tumpuan kepada produktiviti pemaju dan pengkomputeran awan pada masa akan datang.

Terdapat perbezaan yang signifikan dalam lengkung pembelajaran C# dan C dan pengalaman pemaju. 1) Keluk pembelajaran C# agak rata dan sesuai untuk pembangunan pesat dan aplikasi peringkat perusahaan. 2) Keluk pembelajaran C adalah curam dan sesuai untuk senario kawalan berprestasi tinggi dan rendah.

C Pelajar dan pemaju boleh mendapatkan sumber dan sokongan dari StackOverflow, Komuniti R/CPP Reddit, Coursera dan EDX, Projek Sumber Terbuka di GitHub, Perkhidmatan Perundingan Profesional, dan CPPCON. 1. StackOverflow memberikan jawapan kepada soalan teknikal; 2. Komuniti R/CPP Reddit berkongsi berita terkini; 3. Coursera dan EDX menyediakan kursus f rasmi; 4. Projek sumber terbuka pada GitHub seperti LLVM dan meningkatkan kemahiran meningkatkan; 5. Perkhidmatan perundingan profesional seperti jetbrains dan perforce menyediakan sokongan teknikal; 6. CPPCON dan persidangan lain membantu kerjaya

C Berinteraksi dengan XML melalui perpustakaan pihak ketiga (seperti TinyXML, PugixML, Xerces-C). 1) Gunakan perpustakaan untuk menghuraikan fail XML dan menukarnya ke dalam struktur data C-diproses. 2) Apabila menjana XML, tukar struktur data C ke format XML. 3) Dalam aplikasi praktikal, XML sering digunakan untuk fail konfigurasi dan pertukaran data untuk meningkatkan kecekapan pembangunan.

Penggunaan analisis statik di C terutamanya termasuk menemui masalah pengurusan memori, memeriksa kesilapan logik kod, dan meningkatkan keselamatan kod. 1) Analisis statik dapat mengenal pasti masalah seperti kebocoran memori, siaran berganda, dan penunjuk yang tidak dikenali. 2) Ia dapat mengesan pembolehubah yang tidak digunakan, kod mati dan percanggahan logik. 3) Alat analisis statik seperti perlindungan dapat mengesan limpahan penampan, limpahan integer dan panggilan API yang tidak selamat untuk meningkatkan keselamatan kod.

C masih mempunyai kaitan penting dalam pengaturcaraan moden. 1) Keupayaan operasi prestasi tinggi dan perkakasan langsung menjadikannya pilihan pertama dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam dan pengkomputeran berprestasi tinggi. 2) Paradigma pengaturcaraan yang kaya dan ciri -ciri moden seperti penunjuk pintar dan pengaturcaraan templat meningkatkan fleksibiliti dan kecekapannya. Walaupun lengkung pembelajaran curam, keupayaannya yang kuat menjadikannya masih penting dalam ekosistem pengaturcaraan hari ini.

Menggunakan perpustakaan Chrono di C membolehkan anda mengawal selang masa dan masa dengan lebih tepat. Mari kita meneroka pesona perpustakaan ini. Perpustakaan Chrono C adalah sebahagian daripada Perpustakaan Standard, yang menyediakan cara moden untuk menangani selang waktu dan masa. Bagi pengaturcara yang telah menderita dari masa. H dan CTime, Chrono tidak diragukan lagi. Ia bukan sahaja meningkatkan kebolehbacaan dan mengekalkan kod, tetapi juga memberikan ketepatan dan fleksibiliti yang lebih tinggi. Mari kita mulakan dengan asas -asas. Perpustakaan Chrono terutamanya termasuk komponen utama berikut: STD :: Chrono :: System_Clock: Mewakili jam sistem, yang digunakan untuk mendapatkan masa semasa. Std :: Chron

Masa depan C akan memberi tumpuan kepada pengkomputeran selari, keselamatan, modularization dan pembelajaran AI/mesin: 1) Pengkomputeran selari akan dipertingkatkan melalui ciri -ciri seperti coroutine; 2) keselamatan akan diperbaiki melalui pemeriksaan jenis dan mekanisme pengurusan memori yang lebih ketat; 3) modulasi akan memudahkan organisasi dan penyusunan kod; 4) AI dan pembelajaran mesin akan mendorong C untuk menyesuaikan diri dengan keperluan baru, seperti pengkomputeran berangka dan sokongan pengaturcaraan GPU.
