使用Scipy库函数解决凸包问题 scipy.spatial.ConvexHull函数可以直接解决凸包问题,它的返回值有两个,分别是area和simplices。 area:是一个值,表示最大凸多边形的面积。 simplices:是一个尺寸为[N,2]的二维数组,N代表最大凸多边形中包含的点数,2表示相邻两个外围点在数组中的顺序,即他们的下标。要注意:二维数组中...
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matplotlib中的多边形对象,以便于可视化。 凸包(ConvexHull)的计算 首先,我们需要安装scipy和matplotlib库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pipinstallscipy matplotlib 1. 接下来,我们将使用scipy.spatial.ConvexHull来计算点集的凸包。以下...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.spatialimportConvexHull# 生成随机点np.random.seed(0)points=np.random.rand(30,2)# 计算凸包hull=ConvexHull(points)# 绘制结果plt.plot(points[:,0],points[:,1],'o')forsimplexinhull.simplices:plt.plot(points[simplex,0],points[simplex,1],'k-...
fromscipyimportndimage im = rgb2gray(imread('../images/mandrill_spnoise_0.1.jpg')) im_o = ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)) im_c = ndimage.grey_closing(im, size=(2,2)) im_oc = ndimage.grey_closing(ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)), size=(2,2)) ...
EN1.==操作符：首先,对于非基本数据类型的对象比较,相同内存中存储的变量的值是否相等，注意是相同内存...
from scipy import spatial from functools import reduce # test points pts = np.random.rand(10_000_000, 3) def filter_(pts, pt): """ Get all points in pts that are not Pareto dominated by the point pt """ weakly_worse = (pts <= pt).all(axis=-1) ...
SciPyndimage.morphology模块还提供了前面讨论的用于对二值图像和灰度图像进行形态学操作的函数,其中一些函数将在以下部分中演示。 填充二进制对象中的漏洞 此函数用于填充二进制对象中的漏洞。以下代码块演示了在输入二进制图像上使用不同结构元素大小的函数的应用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 from ...
importnumpy as npimportscipy.ndimage as ndifromskimageimportmeasure,colorimportmatplotlib.pyplot as plt#编写一个函数来生成原始二值图像defmicrostructure(l=256): n= 5x, y= np.ogrid[0:l, 0:l]#生成网络mask =np.zeros((l, l)) generator= np.random.RandomState(1)#随机数种子points = l * gener...
示例:numpy_stl_example_02.ipynb import numpy as np from scipy import spatial from stl import mesh from myplot import plot_mesh vertices = np.array( [ [-3, -3, 0], [+3, -3, 0], [+3, +3, 0], [-3, +3, 0], [+0, +0, +3] ] ) hull = spatial.ConvexHull(vertices) fa...
fromscipyimportinterpolateimportnumpyasnpfromscipy.spatialimportConvexHulldefget_continuum_removal(x,y):points=np.array([x,y]).Tpoints=points[x.argsort()]points=np.vstack([np.array([[points[0,0],-1]]),points,np.array([[points[-1,0],-1]])])hull=ConvexHull(points)temp=hull.verticestem...