pts = pts.reshape((-1,1,2))# 绘制填充的多边形cv2.fillPoly(img, [pts], (255,255,255))# 保存图片cv2.imwrite('F://polygon.png', img) 接着我们需要寻找这个多边形的凸包,利用OpenCV的convexHull函数,然后再将这个凸包绘制出来,得到直观的展示结果。 import cv2 # 读取图片并转至灰度模式 imagepath...
对于基本数据类型的比较(比如:int flot double等),值相同,"=="比较便会返回true.(这是编译的规则,当...
Python中的凸包(ConvexHull)与多边形(Polygon)转换 在计算机科学和数学中,凸包是一个重要的概念,它描述了一个点集的最小凸多边形或多面体。在二维空间中,凸包是一个凸多边形,其所有顶点都来自于原始点集,并且包含了原始点集中的所有点。在Python中,我们可以使用scipy库中的ConvexHull类来计算凸包,然后将其转换为matplo...
凸包计算(Computing a convex hull),给定平面点: 葛立恒扫描法(Graham Scan) 葛立恒扫描法(Graham's scan)是一种计算一组的平面点的凸包的算法。以在1972年发表该算法的葛立恒命名。 先找到左下角的点 (一定在凸包上)。 以 为原点,将其他的点按照极坐标排序,角度小的排在前,若角度相同,距离近的排在前。 入...
cv.convexHull 使用的是Sklansky算法，是第一个线性时间的简单多边形凸包算法。它使用了一个非常简单的...
凸包由包围输入图像中所有前景(白色像素)的最小凸面多边形定义。下面的代码块演示如何计算二值图像的convex hull: fromskimage.morphologyimportconvex_hull_image im = rgb2gray(imread('../images/horse-dog.jpg')) threshold =0.5im[im < threshold] =0# convert to binary imageim[im >= threshold] =1chul...
看起来这些面已经存在了。 但现在我们只有顶点。 要创建 STL 文件,我们需要描述面,这可以手动完成,或者使用scipy 库提供的spatial.ConvexHull函数完成操作。 示例:numpy_stl_example_02.ipynb import numpy as np from scipy import spatial from stl import mesh ...
下面的代码块演示如何计算二值图像的convex hull: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 from skimage.morphology import convex_hull_image im = rgb2gray(imread('../images/horse-dog.jpg')) threshold = 0.5 im[im < threshold] = 0 # convert to binary image im[im >= threshold] = 1 c...
import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import patches, pyplot as plt from scipy.spatial import ConvexHull import seaborn as sns import warnings warnings.simplefilter('ignore') sns.set_style("white") # Step 1: Prepare Data midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent...
fromscipy.spatialimportConvexHull importwarnings; warnings.simplefilter('ignore') sns.set_style("white") # Step 1: Prepare Data midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv") # As many colors as there are unique midwest['category'] ...