import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull 定义轮廓点集 contour_points = np.array([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)]) 创建ConvexHull对象 hull = ConvexHull(contour_points) 计算轮廓的面积 area = hull.volume print("Contour area:", area) 四、综合比较和总结 1、OpenCV库...
return hull.volume points = np.array([[0, 0], [5, 0], [0, 5]]) area = area_with_scipy(points) print(f"三角形的面积是: {area}") 详细描述 Scipy库在科学计算领域有着广泛的应用,它提供了很多强大的工具。在这里,我们使用Scipy的ConvexHull工具来计算三角形的面积。ConvexHull可以计算凸包的体...
# 计算凸包面积hull_area=hull.volume# 对于2D凸包,volume属性即为面积print(f"Convex Hull Area:{hull_area}") 1. 2. 3. 代码解释 生成随机点:我们使用np.random.rand()生成一组随机的二维点。 计算凸包:使用ConvexHull计算凸包,并返回一个对象,其中包含凸包的顶点、边界等信息。 绘图:使用Matplotlib绘制点及...
ConvexHull类会帮助我们找到最外层的点。 AI检测代码解析 hull=ConvexHull(points)# 计算散点的凸包 1. 第四阶段:计算围成的面积 通过ConvexHull得到的结果,我们可以直接获取面积信息。 AI检测代码解析 area=hull.volume# 用hull.volume获取凸包的面积print(f'围成的面积为:{area}')# 输出计算得到的面积 1. 2...
会编译生成if_icmpne指令不会进行比较地址。而进行对象比较时，会生成if_icmpne指令，会比较地址。生成...
self.kp=torch.jit.load(kp,map_location=device).eval()self.aio=torch.jit.load(aio,map_location=device).eval()defrelative_kp(self,kp_source,kp_driving,kp_driving_initial):source_area=ConvexHull(kp_source[0].data.cpu().numpy()).volume ...
(self, kp_source, kp_driving, kp_driving_initial):source_area = ConvexHull(kp_source[0].data.cpu().numpy()).volumedriving_area = ConvexHull(kp_driving_initial[0].data.cpu().numpy()).volumeadapt_movement_scale = np.sqrt(source_area) / np.sqrt(driving_area)kp_new = kp_drivingkp_...
Volume-weighted Moving Average 交易策略:http://www.joinquant.com/post/274 周规则交易策略(使用分级移动止盈、移动止盈方法):http://www.joinquant.com/post/274 网格交易:http://www.joinquant.com/post/539 滚动复利策略的量化实现:http://www.joinquant.com/post/50 ...
get_volume(self:open3d.cpu.pybind.geometry.TriangleMesh)→float Function that computes the volume of the mesh, under the condition that it is watertight and orientable. 上面已经提到,compute_convex_hull()返回的是mesh,所以利用open3d.geometry.Trianglemesh下的get_volume()函数 ...
total_volume = 0#计算总体积 geometries = []#用于可视化 for i, layer in layer_dict.items(): if not layer.is_empty() and len(layer.points) >= 4: hull, _ = layer.compute_convex_hull() volume = hull.get_volume() volumes.append(volume) ...