一种基于分裂合并的多边形逼近算法

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基于分层加权的多边形图形匹配

基于分层加权的多边形图形匹配
王雪飞;胡青泥
【期刊名称】《图学学报》
【年(卷),期】2002(023)002
【摘要】提出了一种适合凸凹多边形匹配的分层加权测度方法.在此方法中,对凹多边形,首先进行基于提取凸多边形的模式分解:对凹多边形添加辅助线,形成新的外接凸多边形.通过依次抽取外接凸多边形,将凹多边形表达为仅由凸多边形组成的多层拓扑结构.然后,利用预先定义的互为模板的相似度量准则和分层加权测度模型,计算得到多边形的相似度系数,从而实现凹多边形的匹配和检索.
【总页数】8页(P89-96)
【作者】王雪飞;胡青泥
【作者单位】大连理工大学机械工程学院,大连,116023;大连理工大学机械工程学院,大连,116023
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.图形匹配组合导航的分层卡尔曼滤波 [J], 胡恒章;傅丽
2.基于热核信号的3D图形的分层匹配方法 [J], 张洁琳;宿婧;罗钟铉;樊鑫
3.基于加权匹配代价和色彩分割的快速立体匹配 [J], 张正华;汤旭;杨月全;黎嘉文
4.基于匹配度加权递推的地图匹配算法的研究 [J], 王继明
5.基于加权泰森多边形的无线网络优化算法研究 [J], 任小强;杨弘;刘文;王晓龙
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一个适合于特征计算的多边形逼近算法

一个适合于特征计算的多边形逼近算法
吴中海;张行功;叶澄清;潘云鹤
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】1997(020)012
【摘要】逼近是加快图形特征计算的一个重要方法.本文提出了一个具有确定性的高效的多边形逼近算法,算法设置了一容错系数以满足用户对逼近的不同要求.算法稍加修改后可以处理开端曲线.作者在人体三围特征识别和语音频谱分析时应用了该算法,速度快、效果好.
【总页数】4页(P1129-1132)
【作者】吴中海;张行功;叶澄清;潘云鹤
【作者单位】北京大学计算机科学技术研究所,北京,100871;浙江大学CAD&CG 国家重点实验室,杭州,310027;浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州,310027;浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.计算两凸多边形的并集多边形及其面积的计算机算法与实现 [J], 庞明勇;卢章平
2.简单多边形剖分为凸多边形的一个算法 [J], 张英慧
3.一个加权剖分简单多边形为凸多边形的算法 [J], 王钲旋;李文辉;庞云阶
4.计算几何中简单多边形核的存在判定及构造的一个算法 [J], 王相海
5.关于多边形三角划分中的一个逼近问题 [J], 苏战军;王新科
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并用二阶斯特朗分裂近似指数算子

并用二阶斯特朗分裂近似指数算子近似算子是在数值分析和数值计算中经常使用的一种工具。

它们用于近似复杂的函数或操作符，以简化计算过程并提高计算效率。

其中，二阶斯特朗分裂近似指数算子是一种常见的近似算子之一。

它基于斯特朗分裂方法，并结合指数函数的特性进行近似计算。

该算子在许多科学和工程领域都有广泛的应用，可以用来解决各种实际问题。

二阶斯特朗分裂近似指数算子的优点在于它具有较高的精度和稳定性。

通过将原问题分解为若干子问题，并使用指数函数近似每个子问题的解，可以得到整体问题的近似解。

这种分裂和近似的策略使得算子在处理高维问题时具有很大的优势，能够有效地减少计算量并提高计算速度。

此外，二阶斯特朗分裂近似指数算子还具有一定的指导意义。

它可以帮助我们理解和分析复杂的数学模型，并提供一种有效的工具来解决这些模型。

通过应用这一算子，我们可以更好地理解模型的特性和行为，并能够根据实际需求进行调整和优化。

例如，在流体力学中，我们经常需要解决Navier-Stokes方程等复杂的偏微分方程。

使用二阶斯特朗分裂近似指数算子可以将这个问题分解为速度和压力两个子问题，并分别用指数函数进行近似。

这样一来，我们可以更好地理解流体的运动规律，并能够更准确地预测流体行为。

此外，二阶斯特朗分裂近似指数算子还可以应用于图像处理、数据挖掘、物理模拟等领域。

它为解决实际问题提供了一种非常有效和灵活的数值方法。

通过合理地选择近似参数和分解策略，我们可以根据具体情况进行优化，并获得更好的计算结果。

综上所述，二阶斯特朗分裂近似指数算子是一种在数值计算中非常有用的工具。

它的应用范围广泛，并具有较高的精度和稳定性。

通过应用该算子，我们可以更好地理解和解决复杂的数学模型，并能够根据实际需求进行调整和优化。

因此，深入研究和应用二阶斯特朗分裂近似指数算子对于推动数值计算的发展具有重要的指导意义。

多边形逼近算法的设计与应用

多边形逼近算法的设计与应用在计算机图形学中，多边形逼近算法是一种非常重要的算法，它被广泛应用于图像处理、计算几何、计算机辅助设计等领域。

多边形逼近算法的主要目的是将一个复杂的几何形状近似为一个简单的多边形，以方便计算和显示。

本文将介绍多边形逼近算法的基本原理、设计思路以及应用场景。

一、多边形逼近算法的基本原理多边形逼近算法的基本原理是通过一系列的连线来逼近一个复杂的几何形状，并将其表示为一个由若干个线段组成的多边形。

多边形逼近算法的核心是选择合适的点来近似原始几何形状，具体步骤如下：1. 首先确定一个起点和终点，通常为整个形状的最左下角和最右上角。

2. 选择一个中间点，将形状分成两个部分（如上下两部分）。

3. 对每个部分重复步骤2，直到每个部分的长度小于给定的阈值。

4. 在每个部分上选择若干个关键点，将它们用线段相连，形成多边形逼近。

在实际应用中，多边形逼近算法还需要考虑许多问题，如如何选择中间点、如何选择关键点等。

这些问题的解决对多边形逼近的精度和效率都有影响。

二、多边形逼近算法的设计思路设计一个高效的多边形逼近算法需要注意以下几点：1. 对数据结构的选择优化一般情况下，多边形逼近算法的输入是一个由点或线段组成的集合，计算过程中需要很多重复的数据操作，因此，对数据结构的选择非常关键。

常用的数据结构有数组、链表、二叉树、四叉树等，如何选择合适的数据结构决定了算法的速度和精度。

2. 对选择中间点的策略优化选择中间点的策略主要有最远点法、最靠近直线法和最大偏移距离法等，它们各有优点和缺点。

最远点法适合逼近平滑曲线，但对于锐角和直线的逼近效果不佳；最靠近直线法适合较简单的形状，但对于复杂形状表现不如其他方法；最大偏移距离法综合了前两种方法的优点，因此在实际应用中被广泛使用。

3. 对逼近精度的控制优化逼近精度通常由阈值控制，如果阈值过小，逼近的多边形将包含大量的线段，使得逼近后的形状复杂度仍然很高；如果阈值过大，逼近后的形状可能会出现明显的失真。

一种改进的多边形近似算法

一种改进的多边形近似算法廖志芳;高兴锐;蔡飞;马小会【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)014【摘要】多边形近似是曲线矢量数据压缩技术中的一种，其实质是多边形信息压缩问题，目的在于减少多边形曲线数据的冗余信息，释放所占用的空间，达到高效、快速地显示图形。

通过分析基于显著点删除的多边形近似算法的特性，发现基于显著点删除算法由于没有考虑多边形与多边形之间的联系以及多边形中特殊点的问题，以至于在处理具有孤立点等情况时的多边形近似效果不理想。

为了更好地解决上述缺陷，提出了一种改进的多边形近似算法。

通过分析现有算法，发现在处理特殊孤立点、边界处裂缝、多点处于同一直线时处理效果不理想，针对这些问题，通过孤立点单独处理、边界点建立索引以及根据多边形形状忽略处于同一直线上的多点方法，对算法进行改进。

同时利用数据集对改进算法性能进行分析，实验结果表明，改进的算法在多边形近似处理效率和效果上更加明显。

%Polygonal approximation is a curve of vector data compression technology, it is a polygon information compres-sion problem, its purpose is to reduce the polygon curve data redundant information, release the resource, and get the high-efficiency. This paper first analyzes the features of dominant point deletion algorithms, finds that the algorithm does not consider the relationship between the polygon and special point, so the effect is not ideal for these conditions, especially on processing outlier, boundary cracks, multi-point in the same straight line. In order to solve the defects,this paper proposes an improved approximate polygon algorithm. The algorithm presents several methods to deal with these problems, as pro-cessing outliers alone, making index for boundary cracks and ignoring the multi-point. Experimental results show the improved algorithm gets more excellent efficiency and effect.【总页数】5页(P167-171)【作者】廖志芳;高兴锐;蔡飞;马小会【作者单位】中南大学软件学院，长沙 410075;中南大学软件学院，长沙410075;中南大学软件学院，长沙 410075;中南大学软件学院，长沙 410075【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种求解TSP问题的改进近似算法 [J], 祁文斌;李文斌;贺毅朝2.一种基于离散微粒群优化的数字曲线的多边形近似算法 [J], 王斌3.一种轮廓曲线的多边形近似算法 [J], 张志刚;周明全4.一种改进的骨架曲线串行多边形近似算法 [J], 吕哲;王福利;常玉清;刘阳5.一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法 [J], 欧阳成;姬红兵;杨金龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多边形近似曲线的基于排序选择的拆分合并算法

多边形近似曲线的基于排序选择的拆分合并算法
王斌;施朝健
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2006(18)8
【摘要】将遗传算法的排序选择策略引入到传统的拆分与合并算法,提出一种基于排序选择策略的拆分与合并算法(RSM)来求解平面数字曲线的多边形近似,解决了传统的拆分与合并算法对初始解的依赖问题.用2条通用的benchmark曲线对RSM算法进行测试,结果表明该算法的性能优于遗传算法和传统的拆分与合并算法.将RSM算法应用于湖泊卫星图像的多边形近似,取得了较好的近似效果.
【总页数】6页(P1149-1154)
【作者】王斌;施朝健
【作者单位】复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433;复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433;上海海事大学商船学院,上海,200135
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于离散微粒群优化的数字曲线的多边形近似算法 [J], 王斌
2.遗传算法用于曲线的误差约束多边形近似 [J], 王斌;舒华忠;罗立民
3.基于启发式模拟退火的曲线多边形近似算法 [J], 毛盾;郭雷
4.一种改进的骨架曲线串行多边形近似算法 [J], 吕哲;王福利;常玉清;刘阳
5.可拆分恒速机排序问题的一个近似算法 [J], 郑秋亚;申尊焕;王维琼
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一种基于分裂合并的多边形逼近算法

近多边形不再改变为止。该算法能够在保持原始轮廓形状特征的前提下，有效减少数据量，提高了计算效率。关键词：断层医学图象；轮廓跟踪；多边形逼近；共线检查
中图分类号：ＴＨ１６文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ３９９７（２０１３）０６ — ０２００ — ０３
摘
要：断层医学图象目标组织经图象分割、轮廓跟踪后得到的轮廓像素点数据量较大，不宜直接用于几何建模。多边形
逼近是提取曲线特征点和简化数据、加快图形运算的一个重要方法，提出一种基于分裂合并的多边形逼近算法，将轮廓
像素点集合分段进行线段逼近，逐次递增进行共线检查，反复执行分裂、合并操作，直到所有逼近误差在指定范围内，逼
ａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｅｔｍｈｏｄｉｎ，ｅｔｕａｒｅｐｏｉｎｔｓｅｘｔｒａｔｉｏｎａｎｄｄｔａａｒｅｄｕｃｉｎｇ．Ｉｎｇｅｎｅｒａｌ，ｉｔｐｒｅｓｅｎｔｓＵｎｅｗｐｏｌｙｇｏｎａｌｐｐａｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ
ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＳｅｃｔｉｏｎａｌＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅ；ＣｏｎｔｏｕｒＦｏｌｌｏｗｉｎｇ；ＰｏｌｙｇｏｎａｌＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ；ＣｏｌｌｉｎｅａｒｉｔｙＴｅｓｔ
机械设计与制造
ＭａｃｈｉｎｅｒｙＤｅｓｉｇｎ＆Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ

一种基于遗传算法的数字曲线多边形逼近方法

一种基于遗传算法的数字曲线多边形逼近方法
董方敏;肖人彬;钟毅芳
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2006(042)025
【摘要】提出了一种基于遗传算法的数字曲线多边形改进逼近方法.该方法针对规则形状数字曲线的多边形逼近问题,以二进制向量序列表示的染色体作为每一个对应的逼近多边形候选解,将简化前后多边形质心偏移误差以及各被替换线段欧氏距离的方差引入到适应函数中,用迭代次数的sigmoid函数作为变异概率来控制遗传算法优化求解过程中的全局和局部搜索特性.实验结果表明,该方法对于保持曲线多边形简化逼近后的形状特征具有较好的效果.
【总页数】5页(P12-15,22)
【作者】董方敏;肖人彬;钟毅芳
【作者单位】华中科技大学CAD中心,武汉,430074;华中科技大学CAD中心,武汉,430074;华中科技大学CAD中心,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于Franklin函数的数字曲线多边形逼近 [J], 陈伟;齐东旭
2.基于遗传算法的多边形逼近3D数字曲线 [J], 茹少峰;周明全;耿国华
3.基于遗传算法的数字曲线多边形逼近的实现 [J], 刘远洋
4.数字曲线的多边形逼近方法研究进展 [J], 董方敏;贾丹
5.数字曲线的多边形逼近方法研究进展 [J], 董方敏; 贾丹
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一种自适应分裂与合并的运动目标聚类分割算法_张琨

第36卷第3期电子与信息学报Vol.36 No.3 2014年3月Journal of Electronics & Information Technology Mar. 2014一种自适应分裂与合并的运动目标聚类分割算法张琨*①②王翠荣②①(东北大学信息科学与工程学院沈阳 110819)②(国家985工程下一代网络技术实验室秦皇岛 066004)摘要：针对智能监控系统中多个运动目标进行图像分割这一问题，该文提出一种自适应分裂与合并的多运动目标聚类分割算法。

该算法首先利用视频图像的时域信息，通过样本方差进行背景建模，分割出包含多个运动目标的前景图像。

然后定义了像素点的空间连通率，并设计一种利用中垂线分割法，对初始聚类进行自适应分裂与合并。

在无需事先设定聚类分割数目的条件下，自组织迭代聚类算法能完成多运动目标的分割。

实验结果证明该算法对多运动目标分割效果好，分割结果与人眼视觉的判断一致。

利用空间连通信息使得算法迭代收敛速度快，具有良好的实时性。

关键词：图像处理；聚类分割算法；背景建模；空间连通率；中垂线分割中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2014)03-0601-09 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.00652An Adaptive Splitting and Merging Clustering Algorithmof the Moving Target SegmentationZhang Kun①② Wang Cui-rong②①(College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China)②(Nation 985 Program Next Generation Network Technology Laboratory, Qinhuangdao 066004, China)Abstract: For the issue of multiple moving targets’ segmentation in intelligent monitoring system, an adaptive splitting and merging clustering algorithm of the moving target segmentation is proposed. First, it uses the time-domain information for foreground image segmentation through the sample variance background modeling algorithm, thus obtains the foreground image containing multiple moving targets. It defines pixel space connectivity rate and designs a perpendicular split method for the initial cluster adaptive splitting and merging.Without pre-set number of initial cluster, the self-organized iterative clustering segmentation algorithm can complete multiple moving targets segmentation. Experimental results show that the proposed algorithm is suitable for multiple moving targets’ segmentation, and the segmentation results are consistent with the human visual judgment. The use of space connectivity information improves the iterative algorithm convergence speed, thus it has good real-time.Key words:Image processing; Cluster segmentation algorithm; Background modeling; Spatial-connectivity rate;Perpendicular segmentation1引言视频图像中的运动目标图像分割是计算机视觉信息提取的一个关键步骤，也是更高层次的视频图像分析如目标跟踪、目标分类和行为理解等的重要基础。

多边形配准算法

多边形配准算法是指通过一定的算法和技巧，将两个或多边形进行对齐和匹配的过程。

在计算机视觉和图形处理领域，多边形配准是一项非常重要的技术，广泛应用于图像处理、计算机图形学、地理信息系统等领域。

多边形配准算法的目标是将两个多边形的顶点进行对应，使得它们的形状和位置尽可能相似或完全一致。

具体来说，多边形配准算法通常包括以下几个步骤：
1. 多边形表示：首先需要将多边形表示为数学模型，常用的表示方法有平面几何表示法和参数化表示法等。

2. 特征提取：提取多边形的特征点、线、面等几何特征，以便进行匹配。

常用的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。

3. 特征匹配：根据提取出的特征点，进行特征匹配，找出两个多边形之间的对应关系。

常用的特征匹配方法有暴力匹配、RANSAC、最小二乘法等。

4. 变换模型估计：根据匹配的特征点，估计多边形的变换模型，包括平移、旋转、缩放等。

常用的变换模型估计方法有奇异值分解（SVD）、广义最小二乘法等。

5. 多边形配准：根据估计出的变换模型，对原始多边形进行变换，使其与目标多边形对齐和匹配。

常用的变换方法有仿射变换、透视变换等。

多边形配准算法的精度和稳定性对于实际应用非常重要。

为了提高精度和稳定性，可以采用更精确的特征提取和匹配方法、改进变
换模型的估计方法等技术手段。

同时，也需要针对具体的应用场景和需求，设计合适的算法和参数，以满足实际需求。

采摘机器人运动目标逼近方法研究—基于分裂迭代和模糊算法

采摘机器人运动目标逼近方法研究—基于分裂迭代和模糊算
法
王娜;汤金金
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2018(040)004
【摘要】为了解决采摘机器人作业过程中果实振荡造成目标识别不准确的问题,提出了一种针对运动果实的帧间差分法的扰动识别方法,并在帧间差分方法中引入了分裂迭代和模糊控制算法,实现了帧间差分背景图像的分离和子图像的有效聚类.依据该识别方法,对采摘机器人的目标逼近方法进行了改进,从而得到了更加准确的目标空间位置获取方法.为了验证该方法对运动果实目标逼近的有效性,采用虚拟仿真和机器人样机试验相结合的方法,进行了运动果实空间坐标获取和果实采摘试验.结果表明:采用分裂迭代模糊聚类的帧间差分方法,可以有效地对运动目标进行识别,识别误差较低,获得的位置坐标较为准确,可以满足果实采摘机器人的设计需求.
【总页数】5页(P58-61,224)
【作者】王娜;汤金金
【作者单位】河南工业职业技术学院机电自动化学院,河南南阳 473000;济源职业技术学院机电工程系,河南济源 459000
【正文语种】中文
【中图分类】S225;TP242.3
【相关文献】
1.基于运动趋势分析型论域自调整模糊控制算法的移动机器人运动控制 [J], 胡琳萍;吴怀宇;赵伟;程磊
2.基于迭代和短直线逼近结合法的焊接机器人逆运动学分析及实例仿真 [J], 韩雪;訾斌;孙辉辉
3.农业机器人运动轨迹控制仿真分析-基于遗传算法优化和RBF 网络逼近 [J], 李璞;冯博
4.基于迭代学习PID算法的苹果采摘机器人设计 [J], 陈明霞; 张寒; 王晓文; 李徐勇
5.基于遗传迭代和模糊控制的采摘机器人目标追踪算法 [J], 赵晓花;霍龙龙
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多边形面拟合算法研究

多边形面拟合算法研究近年来，随着计算机技术的飞速发展和应用场景的不断扩展，面向对象的图形处理越来越受到了广泛的关注和研究。

而其中的多边形面拟合算法，则是其中一个非常具有实用价值与研究意义的算法。

一、什么是多边形面拟合算法多边形面拟合算法指的是将非规则曲线或曲面，通过一定的计算和处理，得到一个贴近原曲线或曲面的众边形。

而这个众边形的顶点数目和形状，是可以根据实际需求与条件进行调整和优化的。

具体而言，多边形面拟合算法的主要思路，就是通过将曲线或曲面进行离散化，将其转化为一系列点集或网格，然后基于这些点集或网格的几何、拓扑和属性信息，计算出一个相对贴近的多边形。

多边形面拟合算法广泛应用于计算机辅助制造、地理信息系统、机器视觉和三维建模等领域，如：基于激光数据的地物提取、基于医学影像的器官分割、基于遥感图像的地物分类等。

二、多边形面拟合算法的基本实现方法在实现多边形面拟合算法时，需要将其分为两个步骤，分别为点集拟合和面片拼接。

具体而言：1. 点集拟合：是指将曲线或曲面的点集离散化之后，将点集拟合成一个尽可能平滑的闭合曲线，常见的算法有贝塞尔曲线拟合、样条曲线拟合和多项式曲线拟合等。

2. 面片拼接：是指在点集拟合的基础上，将拟合得到的点组成多边形面片，并通过多边形约束和质心优化等操作，实现拼接多边形面片的目的。

其中，多边形的约束条件可以来源于不同的因素，如样本点在不同方向上的分布情况、点集的相对密集和稀疏程度、曲线或曲面的几何属性和拓扑结构等。

而质心优化则是指在拟合得到的多边形面片中，对各个顶点的质点进行调整和优化，使其更贴近实际情况。

三、多边形面拟合算法的应用案例1. 基于激光数据的地物提取基于激光雷达数据进行地物提取，在大规模的三维点云中，通过多边形面拟合算法可以对地面、建筑物、植被等不同类型的地物进行有效分离和分类，提高数据处理效率和精度。

2. 基于医学影像的器官分割在医学图像处理中，多边形面拟合算法可以用于对医学影像进行分割和三维重建，提高医学诊断和治疗的效率和准确性。

多边形逼近法的代码

多边形逼近法的代码下面是一份Python代码示例，用于实现多边形逼近法：```pythonimport numpy as npdef polygon_approximation(points, epsilon):'''多边形逼近法的实现:param points: 待逼近的点集，二维数组，每行表示一个点的横纵坐标:param epsilon: 近似精度，一个正实数:return: 逼近后的多边形点集'''if len(points) < 3:return points# 获取距离最远的点作为起点和终点dmax = 0index = 0for i in range(1, len(points)):d = np.linalg.norm(points[i] - points[0])if d > dmax:index = idmax = d# 将起点和终点分别存入列表中result = [points[0], points[index]]while True:# 求出离当前线段最远的点dmax = 0index = 0for i in range(1, len(points)):if points[i] not in result:d = perpendicular_distance(points[i], result[-2],result[-1])if d > dmax:index = idmax = d# 如果距离最远的点与当前线段的距离小于近似精度，则将起点加入结果列表中if dmax < epsilon:result.append(points[0])break# 将距离最远的点加入结果列表中result.append(points[index])return resultdef perpendicular_distance(point, line_start, line_end):'''计算点到线段的垂直距离:param point: 待计算的点:param line_start: 线段的起点:param line_end: 线段的终点:return: 点到线段的垂直距离'''if np.all(line_start == line_end):return np.linalg.norm(point - line_start)v1 = point - line_startv2 = line_end - line_startt = np.dot(v1, v2) / np.dot(v2, v2)t = np.clip(t, 0, 1)projection = line_start + t * v2return np.linalg.norm(point - projection)# 测试代码if __name__ == '__main__':points = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 0], [3, 1], [4, 0]]) epsilon = 0.5result = polygon_approximation(points, epsilon)print(result)```以上代码实现了一个基于垂直距离的多边形逼近法。

采摘机器人运动目标逼近方法研究——基于分裂迭代和模糊算法

的分离和子图像的有效聚类。依据该识别方法，对采摘机器人的目标逼近方法进行了改进，从而得到了更加准确的目标空间位置获取方法。为了验证该方法对运动果实目标逼近的有效性，采用虚拟仿真和机器人样机试
２０１８年４月
农机化研究
第４期
采摘机器人运动目标逼近方法研究
一
基于分裂迭代和模糊算法
王
济源摘４５９０００）
娜，汤金金。
４７３０００；２．济源职业技术学院机电工程系，河南
为了适应农业的发展，减少劳动成本，提高劳动生产率，在水果采摘领域引入采摘机器人是当前农业研究的焦点问题Ｊ。但是，由于采摘机器人的作业过程中受到风力因素和枝叶之间的扰动，作业环境变得异常复杂，要想采摘机器人得到长足的发展，还需要解决很多关键问题。在果实采摘的过程中学院机电自动化学院，河南南阳
要：为了解决采摘机器人作业过程中果实振荡造成目标识别不准确的问题，提出了一种针对运动果实的
帧间差分法的扰动识别方法，并在帧间差分方法中引入了分裂迭代和模糊控制算法，实现了帧间差分背景图像

一种连续直线自动合并为多边形的算法

一种连续直线自动合并为多边形的算法
胡最
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2010(008)002
【摘要】在地图矢量化或自动综合过程中经常需要处理连续直线融合为多边形的问题.在GIS程序开发的实践过程中提出了一种高效的自动合并算法.实验结果表明,该方法具有高效、准确的特点,可应用于矢量化、多边形自动综合等场合,具有一定的实践推广价值.
【总页数】3页(P52-53,56)
【作者】胡最
【作者单位】衡阳师范学院资源环境与旅游管理系,湖南,衡阳,421008
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.一种连续轮廓组的多边形逼近与匹配算法 [J], 付宜利;董志远;高文朋;王树国
2.一种任意多边形窗口的直线裁剪算法 [J], 徐炜
3.一种改进的多边形数据内点自动生成算法 [J], 卢浩;钟耳顺;王天宝;王少华
4.一种基于平面扫描的弧段分割与多边形自动构建算法 [J], 刘岳峰;孙鹰;张凯;陈越
5.一种基于拓扑信息的多边形数据自动生成算法 [J], 卢浩;钟耳顺;王天宝;王少华
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多边形逼近法的代码

多边形逼近法的代码在计算机图形学中，多边形逼近法是一种常用的方法，可用于将任意形状的对象近似为多边形或多边形网格。

它被广泛应用于计算机图形学、计算机辅助设计和机器视觉等领域。

以下是一个简单的多边形逼近法的代码实现：1. 首先，我们需要定义一个点的结构体，用来表示点的坐标。

struct Point {double x, y;};2. 然后，我们可以编写一个函数来计算两个点之间的距离。

double distance(Point a, Point b) {double dx = a.x - b.x;double dy = a.y - b.y;return sqrt(dx * dx + dy * dy);}3. 接下来，我们需要定义一个函数来计算一个点集的周长。

double polygonPerimeter(vector<Point> points) {double perimeter = 0;int n = points.size();for (int i = 0; i < n; i++) {int j = (i + 1) % n;perimeter += distance(points[i], points[j]);}return perimeter;}4. 下一步，我们需要编写一个函数来将一个点集近似为一个多边形。

vector<Point> polygonApproximation(vector<Point> points, double eps) {int n = points.size();vector<Point> result;// 如果点集中的点数小于等于3，直接返回这些点。

if (n <= 3) {return points;}// 找到点集中距离最远的两个点并将它们作为多边形的第一、二个顶点。

Point first = points.front();Point last = points.back();double maxDistance = 0;int index = -1;for (int i = 1; i < n - 1; i++) {double d = distance(first, points[i]) + distance(points[i], last);if (d > maxDistance) {maxDistance = d;index = i;}}result.push_back(first);if (index == -1) {result.push_back(last);return result;}// 对点集进行递归处理。

多边形逼近算法

多边形逼近算法
多边形逼近算法是一种用于将曲线或者面的边缘转换为近似的多边形的方法。

这种算法可以将曲线或者面的边缘简化成由少量的直线段或者折线段组成的多边形，从而减少计算量和存储空间，同时保持足够的准确度。

多边形逼近算法的基本思想是将曲线或者面的边缘分割成小的部分，然后对每一小段进行逼近。

逼近的方法可以是直接连接两端点，也可以是通过插值得到一些中间点再进行连接。

然后，再将所有逼近的小段连接起来，就可以得到一个多边形逼近曲线或者面的边缘。

多边形逼近算法有许多不同的实现方法，其中最常见的是Ramer-Douglas-Peucker算法。

该算法的基本思想是选取两个端点之间距离最远的中间点，将其作为分割点，然后对两个子线段分别进行递归处理，直到满足一定的误差限制或者分割点的数量达到最小值为止。

多边形逼近算法可以应用于许多领域，如计算机图形学、地理信息系统、机器视觉等。

在计算机图形学中，多边形逼近算法可以用于减少多边形的面数，从而提高渲染效率；在地理信息系统中，多边形逼近算法可以用于对地图数据进行简化、压缩和存储；在机器视觉中，多边形逼近算法可以用于检测图像中的边缘和轮廓。

一种连续轮廓组的多边形逼近与匹配算法

Ｓｔｅｐ４：向下运用动态规划搜索各自轮廓的近似多边形Ｐｉ＝｛Ｐ∽Ｐ论，…，Ｐ。。｝（．『＜ｉ≤ｎ），其中将匹配条件（７）作为得到的近似多边形的限制条件。
Ｓｔｅｐ５：判断轮廓是否搜索完毕，如果没有，返回Ｓｔｅｐ３或Ｓｔｅｐ４。
Ｓｔｅｐ６：输出多边形序列Ｐ。＝｛Ｐｎ，Ｐｆ２’…Ｐ；。｝（１≤ｉ≤ｒｔ）。
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓｌｐｏｌｙｇｏｎｓｍａｔｃｈｉｎｇ；ｐｏｌｙｇｏｎｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ；ｃｏｎｔｏｕｒｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ；ｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｄｉｓｔｉｌｌｉｎｇ
ｌ研究背景
在运用ＮＵＲＢＳ对连续医学图像序列进行三维表面重建的过程中，需要提取每一层轮廓的关键点，且要求提取的关键点满足相邻轮廓之间的正确匹配关系，这样重建出来的三维表面才不会发生太大的扭曲变形，符合要求。同时，需要利用物体轮廓的形状特征来识别和检索图像序列中的物体，而形状特征的描述、相似性准则的定义、匹配策略的运用是形状匹配技术着重解决的三个技术难点…。其中，所选取的形状特征应该不受或较少受到尺寸、方向和相对位置等因素的影响，并且尽可能简单，便于计算和存储。同时，人们一直在探索度量图像相似的准则和匹配策略，希望找到适应不同特征的一般的性能优良的相似度量标准。
｛Ｃ。，Ｃ：，…，Ｃ∥“，Ｃ。Ｉ，其中Ｃ；（１≤ｉ≤ｎ）表示第ｉ层
轮廓点集。轮廓序列中Ｃ。的近似多边形Ｐｉ表示为：
Ｐ；＝｛Ｐ¨Ｐｆ２＇…，Ｐ。｝
（３≤ｍ≤Ｎｉ）（１）
式中，Ｐ¨Ｐ∞…，ｐ。。分别为多边形上的点，假设多边
形点的顺序为顺时针方向排列；Ｎ；表示轮廓Ｃ。中
点的个数。
２．２匹配算法
２．２．１求解近似多边形设（石，Ｙ）为给定的离散曲
Ｓｉｍ（ｃ；，Ｃ…）＝∑壳ｕ。‰Ｊ