多边形区域算法
扫描线多边形区域填充算法研究
Y)则 第 i 条 扫描线 Y +1 i i, +1 i =Y +1与 l 的交 点
的 X坐 标 是 : … =( i1 ) k =( i ) k十 X Y+ 一b / y —b / 1 k= i / . / X +1 k 扫描 线 从 y. 化 到 Y +1时 , i 变 i X的 变 化量是 m=1 k 设计 边 记 录 的 数 据 结 构 : 边 /. 该
扫 描 线 多 边 形 区 域 填 充 算 科 学 系 , 四 四川 达 州 65 0 ) 3 00
摘 要 : C D系统 中, 在 A 经常需要对封 闭区域进行填 充. 对于一个功 能完善的 C D系统 而言 , A 区域 填充算
边表 是包 含 多 边 形 全 部 边 记 录 的 表 , 按 Y 它 坐标 递增 ( 或递 减 ) 的顺 序存 放 多 边形 的所有 边 , 每个 Y坐标 存 放 一条 或 几 条边 记 录 . 当某 条 扫 描线 y 遇到 多边形 边 界 的新 边 ( i 以边 的最 底 端为
1 多边形扫描线填 充原理
最 高点 的 Y坐标 Y 该 边最 低 点 的 X坐 标 , 扫 从 描线 y 变化 到 Y+ =Y +1时 , 坐 标 的增量 m= i i1 i X
1 k 指 向下一 条边 记 录的指 针 , 图 1 示 . /, 如 所
Y x ma x m Y x ma X n l
填充区域按 Y 向扫描线顺序扫描生成. 方 其操作
用 的内存 空 间少 、 何 变换 容易 , 不能直 接 用 于 几 但 区域 填充 . 阵 表示 法 是 用 位 于 多 边形 内 的像 素 点 集 合来 表示 多 边 形 .l 种 表 示 丢 失 了许 多几 何 _这 信息 , 但便 于进 行填 充 . 扫描线 多 边形 区域 填 充 算 法 的基 本 思 想 : 待
多边形面积计算公式GPS经纬度计算面积
多边形⾯积计算公式GPS经纬度计算⾯积
最近在做地图相关⾯积计算显⽰⼯作,百度了很多关于多边形⾯积计算⽅⾯公式和代码,只能说贼费劲,最终完成了把结果展⽰下
原理:
定义:所述鞋带式或鞋带算法(也称为⾼斯的⾯积公式和测量员的式)是⼀种数学算法,以确定区域⼀个的简单多边形,其顶点由它们的描述笛卡尔坐标中的平⾯。
⽤户交叉倍增相应的坐标,找到包含多边形的区域,并从周围的多边形中减去它,以找到其中的多边形区域。
它被称为鞋带配⽅,因为构成多边形的坐标不断交叉倍增,就像绑鞋带⼀样。
它有时也被称为鞋带⽅法。
公式:
图解:
举例:
double CalculateArea(List<Point> points)
{
var count = points.Count;
double area0 = 0;
double area1 = 0;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
var x= points[i].X;
var y= i + 1 < count ? points[i + 1].Y: points[0].Y;
area0 += x* y;
lat = points[i].Y;
lon = i + 1 < count ? points[i + 1].X: points[0].X;
area1 += x* y;
}
return Math.Round(Math.Abs(0.5 * (area0 - area1) ), 2);
}
附:如果XY是经纬度,请在上述结果上乘 9101160000.085981。
快速多边形区域三角化算法与实现
e g sma e f l u e o O a o r d c ac l t n ts d e d l s f st e u e c lu ai a k,s l y i lme tt n a d ma e i s i be fra y s l r n l u S o i i mpe n ai n d t ut l n i e t a ge mp f o a o mp i
C ia hn ) ・
Ab tac Th sc i ao ra g l t n frsmp etin l s d s rb d a olws:te p lg n wa u diie no mo o s r t: e ba i de fti n u ai o i l ra ge wa e c ie sflo o h o y o ss b vd d it n — tn usp lg n n he ra g l td.Theag rtm ls i e l h e tx sb t o ain c a a t rsis,a d s re h m o o oy o sa d t n t n ae i u lo ih ca sf d alt e v re e y isl c t h r ceitc i o n ot dt e ao g t ea on e x s n he ee td te v re e r e l o d cd h r ain,e p nso rf r to famo o o u l n h pp it da i ,a d t n sl ce h et x so d ry t e ie t ec e t o x a in o oma in o n tno s p lg n b t y e,a a ttin u ae hef r aie mo o o o spoy o oy o y is tp tls ra g lt d t o m tv n t n u l g n. I h lo i n t e ag rt , te tpoo y o h etx s a hm h o lg ft e v re e nd
c语言多边形区域填充算法
c语言多边形区域填充算法C语言多边形区域填充算法一、介绍多边形区域填充算法是计算机图形学中的一项重要技术,用于将给定的多边形区域进行填充,使其呈现出丰富的颜色或纹理,增强图形的效果和表现力。
本文将介绍一种常用的C语言多边形区域填充算法——扫描线填充算法。
二、扫描线填充算法原理扫描线填充算法是一种基于扫描线的填充方法,其基本思想是将多边形区域按照水平扫描线的顺序,从上到下逐行扫描,通过判断扫描线与多边形边界的交点个数来确定是否进入多边形区域。
具体步骤如下:1. 首先,确定多边形的边界,将其存储为一个边表。
边表中的每个边都包含起点和终点的坐标。
2. 创建一个活性边表(AET),用于存储当前扫描线与多边形边界的交点。
初始时,AET为空。
3. 从上到下逐行扫描多边形区域,对每一条扫描线,从边表中找出与该扫描线相交的边,并将其加入AET中。
4. 对于AET中的每一对交点,按照从左到右的顺序两两配对,形成水平线段,将其填充为指定的颜色或纹理。
5. 在扫描线的下一行,更新AET中的交点的坐标,然后重复步骤4,直到扫描到多边形区域的底部。
三、代码实现下面是一个简单的C语言实现扫描线填充算法的示例代码:```#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <stdbool.h>typedef struct {int x;int y;} Point;typedef struct {int yMax;float x;float dx;int next;} Edge;void fillPolygon(int n, Point* points, int color) {// 获取多边形的边界int yMin = points[0].y;int yMax = points[0].y;for (int i = 1; i < n; i++) {if (points[i].y < yMin) {yMin = points[i].y;}if (points[i].y > yMax) {yMax = points[i].y;}}// 创建边表Edge* edges = (Edge*)malloc(sizeof(Edge) * n);int k = n - 1;for (int i = 0; i < n; i++) {if (points[i].y < points[k].y) {edges[i].yMax = points[k].y;edges[i].x = points[i].x;edges[i].dx = (float)(points[k].x - points[i].x) / (points[k].y - points[i].y);edges[i].next = k;} else {edges[i].yMax = points[i].y;edges[i].x = points[k].x;edges[i].dx = (float)(points[i].x - points[k].x) / (points[i].y - points[k].y);edges[i].next = i;}k = i;}// 扫描线填充for (int y = yMin; y < yMax; y++) {int xMin = INT_MAX;int xMax = INT_MIN;for (int i = 0; i < n; i++) {if (y >= edges[i].yMax) {continue;}edges[i].x += edges[i].dx;if (edges[i].x < xMin) {xMin = edges[i].x;}if (edges[i].x > xMax) {xMax = edges[i].x;}int j = edges[i].next;while (j != i) {edges[j].x += edges[j].dx; if (edges[j].x < xMin) {xMin = edges[j].x;}if (edges[j].x > xMax) {xMax = edges[j].x;}j = edges[j].next;}}for (int x = xMin; x < xMax; x++) { drawPixel(x, y, color);}}free(edges);}int main() {// 定义多边形的顶点坐标Point points[] = {{100, 100},{200, 200},{300, 150},{250, 100}};// 填充多边形区域为红色fillPolygon(4, points, RED);return 0;}```四、总结通过扫描线填充算法,我们可以实现对多边形区域的填充,从而提升图形的表现效果。
多边形化算法
多边形化算法
多边形化算法是指将给定的点集或线段组合成封闭的多边形的过程。
这个问题在计算几何学、计算机图形学和地理信息系统等领域中经常遇到。
以下是一些常见的多边形化算法:
1. 凸包算法:凸包算法是最常用的多边形化算法之一。
它的目标是找到包含所有点的最小凸多边形。
常见的凸包算法有Graham扫描算法、Jarvis步进算法和快速凸包算法。
2. 三角剖分算法:三角剖分算法将给定的点集或线段划分为一组互不相交的三角形,从而形成多边形。
常见的三角剖分算法有Delaunay三角剖分算法和Ear Clipping算法。
3. 最小生成树算法:最小生成树算法可以用于生成一个连接给定点集的最小权重树形结构,在某些情况下可以用来构建多边形。
Prim算法和Kruskal算法是两种常用的最小生成树算法。
4. Alpha形算法:Alpha形算法是一种基于给定参数Alpha 的多边形化算法。
它通过连接在给定距离内的点来构建多边形,从而生成不规则的凸多边形。
5. Voronoi图算法:Voronoi图算法将给定的点集划分为一组区域,其中每个区域都由距离最近的点支配。
这些区域可以被视为多边形的一部分。
这些算法在实际应用中根据具体需求和数据特征的不同,选择合适的算法进行多边形化处理。
需要根据具体情况评估算法的效率、精确性和适用性。
多边形面积的算法
多边形面积的算法一、引言多边形是几何学中常见的图形,其面积是计算多边形重要的性质之一。
面积的计算对于建筑、地理学、计算机图形学等领域具有重要意义。
本文将介绍几种常见的多边形面积计算算法,包括三角形面积计算、梯形面积计算和多边形分割法。
二、三角形面积计算算法三角形是最简单的多边形,其面积计算公式为:面积= 底边长× 高 / 2。
其中,底边长是指两个顶点的连线的长度,高是指从底边到顶点的垂直距离。
三、梯形面积计算算法梯形是一个有两条平行边的多边形,其面积计算公式为:面积= (上底 + 下底) × 高/ 2。
其中,上底和下底分别是梯形的两条平行边的长度,高是指两条平行边之间的垂直距离。
四、多边形分割法对于复杂的多边形,可以利用多边形分割法来计算其面积。
该方法将多边形分割成若干个三角形或梯形,然后分别计算每个三角形或梯形的面积,最后将这些面积相加得到多边形的总面积。
具体的步骤如下:1. 将多边形的顶点按照顺时针或逆时针的方向连接起来,形成若干个三角形或梯形。
2. 分别计算每个三角形或梯形的面积,可以使用上述提到的三角形面积计算算法和梯形面积计算算法。
3. 将每个三角形或梯形的面积相加,得到多边形的总面积。
五、应用举例1. 假设有一个三角形,底边长为5,高为3,根据三角形面积计算算法可得其面积为7.5。
2. 假设有一个梯形,上底长为3,下底长为7,高为4,根据梯形面积计算算法可得其面积为20。
3. 假设有一个五边形,顶点依次为A、B、C、D、E,连接顶点后可以得到三个三角形:△ABC、△ACD、△ADE。
假设△ABC的面积为10,△ACD的面积为8,△ADE的面积为6,根据多边形分割法可得五边形的总面积为24。
六、总结多边形面积的计算是几何学中的重要内容,本文介绍了三角形面积计算算法、梯形面积计算算法和多边形分割法。
通过这些算法,可以准确计算出多边形的面积。
在实际应用中,可以根据具体情况选择适合的算法来计算多边形的面积,从而满足不同领域的需求。
割平面算法
割平面算法
割平面算法是一种计算几何的算法,主要用于求解多边形的内部或外部区域。
该算法的基本思想是通过构造一些直线(称为割平面)将多边形划分成一些简单的区域(称为小区域),然后根据小区域的情况确定多边形的内部或外部区域。
具体而言,该算法的步骤如下:首先确定一个多边形和一些割平面,然后将多边形和割平面进行求交,得到一些线段和点。
接着,根据这些线段和点将多边形划分成一些小区域,再根据每个小区域的情况判断其是否在多边形的内部或外部。
最后将所有在多边形内部的小区域合并在一起,就得到了多边形的内部区域。
割平面算法的优点是可以处理一些复杂的多边形,而且算法复杂度比较低。
不过该算法也存在一些缺点,比如对于一些具有孔洞的多边形,需要额外的处理,并且对于一些不规则的多边形,该算法的结果可能不准确。
- 1 -。
任意多边形区域交的有效算法
任意多边形区域交的有效算法
求任意多边形区域交的有效算法
求任意多边形区域交的有效算法是计算机图形学中的一个重要问题。
求任意多边形区域交的有效算法能够精确的计算出多边形之间的交点、交线或者交区域,是多边形运算的基础。
求任意多边形区域交的有效算法必须具有较高的效率。
主要有两种方法来求任意多边形区域交的有效算法,一种是采用极坐标系的基于数学的方法,另一种是基于几何的方法。
极坐标系的基于数学的方法是通过计算极坐标系中多边形的外接圆的极点的坐标,以及极角的大小来判断多边形是否相交。
基于几何的方法是利用线段相交的几何判断算法来判断多边形是否相交,并计算出多边形交点的坐标。
求任意多边形区域交的有效算法在计算机图形学中有着重要的应用,可以应用于计算机游戏开发、动画制作、地理信息系统等多种领域。
因此,求任意多边形区域交的有效算法的研究还有待深入。
通过中心点绘制多边形算法
通过中心点绘制多边形算法引言绘制多边形是计算机图形学中的一项基础任务。
在许多应用领域,如游戏开发、地理信息系统和建筑设计中,我们经常需要绘制多边形来表示物体的形状或地理区域的边界。
本文将介绍一种通过中心点绘制多边形的算法,该算法可以方便地生成各种形状的多边形。
什么是中心点绘制多边形算法中心点绘制多边形算法是一种通过给定多边形的中心点和边数,计算出多边形各个顶点位置的算法。
通过该算法,我们可以根据中心点和边数来绘制出正多边形、不规则多边形等各种形状的多边形。
算法原理中心点绘制多边形算法的原理如下: 1. 根据中心点和边数,计算出多边形的半径。
半径的计算可以根据需要进行调整,例如根据中心点到多边形边界的距离来确定半径大小。
2. 根据多边形的中心点和半径,计算出第一个顶点的位置。
第一个顶点通常位于多边形的正上方。
3. 根据第一个顶点的位置和多边形的中心点,以及多边形的边数,计算出其他顶点的位置。
可以使用角度的增量来计算每个顶点的位置,例如每个顶点的角度增量为360度除以边数。
4. 重复步骤3,直到计算出所有顶点的位置。
算法实现下面是通过中心点绘制多边形的算法的Python实现:import mathdef draw_polygon(center, sides, radius):angle = 360 / sidespoints = []for i in range(sides):x = center[0] + radius * math.cos(math.radians(i * angle))y = center[1] + radius * math.sin(math.radians(i * angle))points.append((x, y))return points该算法接受三个参数:中心点的坐标(center),多边形的边数(sides)和多边形的半径(radius)。
它返回一个包含多边形顶点坐标的列表。
基于泰森多边形的区域边界提取算法
基于泰森多边形的区域边界提取算法随着社会的发展,地理信息系统逐渐成为了目前各行各业进行数据处理的重要工具。
其中最为基础的要素便是地图,而地图的制作离不开区域边界提取。
在进行区域边界提取时,一种常见的算法便是基于泰森多边形的算法。
本文旨在介绍基于泰森多边形的区域边界提取算法及其应用。
一、泰森多边形算法泰森多边形算法又称为德劳内三角化算法,是一种计算机生成的离散点数据补间方法。
应用泰森多边形方法将不规则的散点数据转化为规则的“三角形网”数据进行处理,这种方法的特点是能够利用点与点之间的空间关系进行研究处理。
而基于泰森多边形的区域边界提取算法则是在泰森多边形算法基础上进行的改进,并且加入了相应的边界处理技术。
二、基于泰森多边形的区域边界提取算法在进行数据处理时,我们往往需要将所处理的数据分为多个地理区域进行处理。
而在对多个地理区域进行分析时,首先需要对这些地理区域的边界进行提取。
在传统的方法中,常用的是多边形边界提取算法。
但是由于其没有考虑地形和地貌的影响,导致提取的几何边界和实际边界之间存在一定的差异。
而基于泰森多边形的区域边界提取算法则是能够克服这一缺陷的。
基于泰森多边形的区域边界提取算法的基本原理便是,在进行泰森多边形分解的时候,将属于不同区域的点进行不同的标记,再对泰森多边形和标记进行组合,便能够直接提取出各个区域的边界。
边界的提取可以通过寻找泰森多边形的外部环或通过以某个点为基础的拉普拉斯方法。
三、基于泰森多边形的区域边界提取算法的应用1. 地图制作在制作地图时,我们通常需要对各地区的边界进行提取。
而基于泰森多边形的区域边界提取算法便是一种可行的算法。
在进行地图制作时,我们可以利用此算法对边界进行精确的提取,从而为后续的数据处理提供保障。
2. 土地分析在农业、地质等行业中,我们通常会涉及到对土地的分析。
而在进行土地分析时,我们需要对不同地区进行划分,然后进行各种参数的计算分析。
而基于泰森多边形的区域边界提取算法则可以提供一种较为精确的划分结果,从而为土地分析提供较为精确的基础数据。
图形学_06_二维图形填充
⑷.对于多边形的水平边 , 则不计它与扫描线 对于多边形的水平边,
的交点。 的交点。
F H G C
E G′ D ℓ m
A
B
如图: 与扫描线ℓ 如图 : ① 边 AB与扫描线 ℓ 与扫描线 交点不计,则扫描线ℓ 交点不计 , 则扫描线ℓ与边 HA有一 ( 下方) 交点A, 有一( 下方 ) 交点 , 有一 只计一次,与边BC有一交 只计一次 , 与边 有一交 下方) , 则填充AB。 点 ( 下方 ) B, 则填充 。
Ymax Ymin中的 中的X 中的
1 m
下一结点地址
8 7 6 5 4 3 2 1 0 ∧ ∧ 3 7 ∧ 9 2 ∧ 9 7
e3 e3
−5 2
∧ ∧ e5 e2
e4 11 7
3 2
∧
11 13 0 0
−5 2
e1
e6 5 7
3 2
∧
② 有效边表(当前边表AET) 有效边表(当前边表AET) 为一动态链表, 由一系列边结点组成, 为一动态链表 , 由一系列边结点组成 , 表 示当前扫描线与所有相关的边求出的交点, 示当前扫描线与所有相关的边求出的交点, 且 按 X 从小 到大排 序 。 当 该边处 理完毕 , 则 从 AET中删除,若ET中有相关边,则加入到 中删除, 中有相关边, 中删除 中有相关边 则加入到AET, , 直至ET、 全为空。 直至 、AET全为空。 全为空 以下图为例: 以下图为例:
四连通区域
八连通区域
1、简单填充算法 基本思想: 从多边形内部任一点(象素 象素)出 基本思想 : 从多边形内部任一点 象素 出 左上右下”顺序判断相邻象素, 发,依“左上右下”顺序判断相邻象素,若其 不是边界象素,对其填充,并重复上述过程, 不是边界象素,对其填充,并重复上述过程, 直到所有象素填充完毕——称四向种子填充算 称四向种子填充算 直到所有象素填充完毕 法。
算法系列之十二:多边形区域填充算法--递归种子填充算法
算法系列之十二:多边形区域填充算法--递归种子填充算法平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法,区域填充即给出一个区域的边界(也可以是没有边界,只是给出指定颜色),要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色(也可能是图案填充)。
区域填充中最常用的是多边形填色,本文中我们就讨论几种多边形区域填充算法。
一、种子填充算法(Seed Filling)如果要填充的区域是以图像元数据方式给出的,通常使用种子填充算法(Seed Filling)进行区域填充。
种子填充算法需要给出图像数据的区域,以及区域内的一个点,这种算法比较适合人机交互方式进行的图像填充操作,不适合计算机自动处理和判断填色。
根据对图像区域边界定义方式以及对点的颜色修改方式,种子填充又可细分为几类,比如注入填充算法(Flood Fill Algorithm)、边界填充算法(Boundary Fill Algorithm)以及为减少递归和压栈次数而改进的扫描线种子填充算法等等。
所有种子填充算法的核心其实就是一个递归算法,都是从指定的种子点开始,向各个方向上搜索,逐个像素进行处理,直到遇到边界,各种种子填充算法只是在处理颜色和边界的方式上有所不同。
在开始介绍种子填充算法之前,首先也介绍两个概念,就是“4-联通算法”和“8-联通算法”。
既然是搜索就涉及到搜索的方向问题,从区域内任意一点出发,如果只是通过上、下、左、右四个方向搜索到达区域内的任意像素,则用这种方法填充的区域就称为四连通域,这种填充方法就称为“4-联通算法”。
如果从区域内任意一点出发,通过上、下、左、右、左上、左下、右上和右下全部八个方向到达区域内的任意像素,则这种方法填充的区域就称为八连通域,这种填充方法就称为“8-联通算法”。
如图1(a)所示,假设中心的蓝色点是当前处理的点,如果是“4-联通算法”,则只搜索处理周围蓝色标识的四个点,如果是“8-联通算法”则除了处理上、下、左、右四个蓝色标识的点,还搜索处理四个红色标识的点。
多边形区域填充算法--扫描线填充算法(有序边表法)有代码
多边形区域填充算法--扫描线填充算法(有序边表法)有代码⼆、扫描线算法(Scan-Line Filling)转载 https:///u013044116/article/details/49737585扫描线算法适合对⽮量图形进⾏区域填充,只需要直到多边形区域的⼏何位置,不需要指定种⼦点,适合计算机⾃动进⾏图形处理的场合使⽤,⽐如电脑游戏和三维CAD软件的渲染等等。
对⽮量多边形区域填充,算法核⼼还是求交。
⼀⽂给出了判断点与多边形关系的算法――扫描交点的奇偶数判断算法,利⽤此算法可以判断⼀个点是否在多边形内,也就是是否需要填充,但是实际⼯程中使⽤的填充算法都是只使⽤求交的思想,并不直接使⽤这种求交算法。
究其原因,除了算法效率问题之外,还存在⼀个光栅图形设备和⽮量之间的转换问题。
⽐如某个点位于⾮常靠近边界的临界位置,⽤⽮量算法判断这个点应该是在多边形内,但是光栅化后,这个点在光栅图形设备上看就有可能是在多边形外边(⽮量点没有⼤⼩概念,光栅图形设备的点有⼤⼩概念),因此,适⽤于⽮量图形的填充算法必须适应光栅图形设备。
2.1扫描线算法的基本思想扫描线填充算法的基本思想是:⽤⽔平扫描线从上到下(或从下到上)扫描由多条⾸尾相连的线段构成的多边形,每根扫描线与多边形的某些边产⽣⼀系列交点。
将这些交点按照x坐标排序,将排序后的点两两成对,作为线段的两个端点,以所填的颜⾊画⽔平直线。
多边形被扫描完毕后,颜⾊填充也就完成了。
扫描线填充算法也可以归纳为以下4个步骤:(1)求交,计算扫描线与多边形的交点(2)交点排序,对第2步得到的交点按照x值从⼩到⼤进⾏排序;(3)颜⾊填充,对排序后的交点两两组成⼀个⽔平线段,以画线段的⽅式进⾏颜⾊填充;(4)是否完成多边形扫描?如果是就结束算法,如果不是就改变扫描线,然后转第1步继续处理;整个算法的关键是第1步,需要⽤尽量少的计算量求出交点,还要考虑交点是线段端点的特殊情况,最后,交点的步进计算最好是整数,便于光栅设备输出显⽰。
维诺分割法
维诺分割法
维诺分割法(Voronoi Diagram),也称为维诺图或沃罗诺伊图,是一种在二维或多维空间中,根据一组给定的点(称为种子点或生成点)将空间分割成多个多边形区域的算法。
这些多边形区域具有以下特性:每个区域内部离其对应的种子点的距离都小于到其他任何种子点的距离。
维诺分割法由俄国数学家Georgy Fedoseevich Voronoi在19世纪末提出,是一种广泛应用于计算几何、数值模拟、图像处理等领域的重要空间分割方法。
维诺分割法生成的多边形区域具有以下特性:
每个区域内部离其对应的种子点的距离都小于到其他任何种子点的距离。
这意味着每个区域都是其对应种子点的最近邻域。
相邻的两个区域之间的边界是一条直线,这条直线是两个相邻种子点的垂直平分线。
在二维空间中,每个多边形区域都是凸多边形,即任意两个点之间的线段都位于该多边形内部。
维诺分割法的应用非常广泛,例如在计算几何学中,它可以用于距离计算、最近邻搜索、凸包计算等。
在数值模拟中,维诺分割法可以用于模拟材料的结构和性质,例如晶体结构、流体动力学等。
此外,在图像处理中,维诺分割法也被广泛应用于图像分割、特征提取、纹理合成等方面。
维诺分割法的实现通常采用增量法或减量法。
增量法是从一个空的空间开始,逐个加入种子点并更新空间分割;而减量法则是从一个包含所有点的单一区域开始,逐个移除种子点并更新空间分割。
这两种方法各有优缺点,具体选择哪种方法取决于实际应用场景和数据特点。
总之,维诺分割法是一种重要的空间分割方法,具有广泛的应用价值。
通过对空间的合理分割,可以更好地理解和处理各种空间数据,为相关领域的研究和应用提供有力支持。
圆环与多边形重叠区域的判定算法
圆环与多边形重叠区域的判定算法是指用来求解圆环和多边形重叠区域的算法。
对于圆环与多边形重叠区域的判定,可以采用以下算法:
1 判断圆环内部是否包含多边形:如果圆环内部包含多边形,则圆
环与多边形的重叠区域就是整个多边形。
2判断多边形内部是否包含圆环:如果多边形内部包含圆环,则圆环与多边形的重叠区域就是整个圆环。
3 判断圆环与多边形是否有公共边:如果圆环与多边形有公共边,
则圆环与多边形的重叠区域就是这条公共边。
4 判断圆环与多边形是否有公共顶点:如果圆环与多边形有公共顶
点,则圆环与多边形的重叠区域就是这个公共顶点。
5 判断圆环与多边形是否有交点:如果圆环与多边形有交点,则圆
环与多边形的重叠区域就是这些交点。
6 判断圆环与多边形是否有公共部分:如果圆环与多边形有公共部
分,则圆环与多边形的重叠区域就是这个公共部分。
上述算法可以帮助我们确定圆环与多边形重叠区域的范围。
根据圆环与多边形的实际情况,可以使用相应的算法来解决问题。
多边形分割算法
多边形分割算法一、引言多边形分割算法是计算机图形学中的一个重要问题。
在实际应用中,多边形分割算法被广泛应用于计算机游戏、建筑设计、CAD等领域。
本文将介绍多边形分割的基本概念和常见算法。
二、多边形分割基本概念1. 多边形多边形是由若干个线段组成的封闭图形。
每条线段称为多边形的一条边,相邻两条边之间的夹角称为内角。
多边形可以分为凸多边形和凹多边形两种。
2. 多边形分割将一个凸或凹多边形划分成若干个不相交的子多边形,使得每个子多边形都是凸多边形,这个过程就称为多边形分割。
3. 三角剖分三角剖分是指将一个复杂的凸或凹多边形划分成若干个三角形。
三角剖分是一种特殊的多边形分割方法,它可以使得每个子图元(三角形单元)面积最小且相互之间没有重叠部分。
三、常见的多变性分割算法1. 三角剖分法三角剖分是最常见的多边形分割算法,它将多边形划分成若干个三角形。
三角剖分有很多种方法,如Delaunay三角剖分、Ear Clipping Triangulation等。
2. 对角线交换法对角线交换法是一种将凸多边形划分为若干个凸子多边形的算法。
该算法首先选择一个顶点,然后从该点开始依次连接其他顶点,如果连接的线段不在多边形内部,则将其作为对角线,将多边形划分为两个子多边形。
接下来再对每个子多边形递归进行划分。
3. 梯形切割法梯形切割法是一种利用梯形进行切割的算法。
该算法首先将多边形按照从上到下的顺序排序,然后依次连接相邻两条线段所在的梯形的上底和下底,直到所有的梯形都被覆盖。
这样就可以将凸或凹多边形划分为若干个凸子多边形。
4. 空间扫描线算法空间扫描线算法是一种基于扫描线的算法。
该算法首先将多边形按照从上到下的顺序排序,然后从上到下依次扫描每一条水平线段,同时记录当前扫描线段与多边形相交的所有线段。
当扫描到某个顶点时,如果该点是凸顶点,则将其加入划分结果中,并删除与该顶点相邻的所有线段;如果该点是凹顶点,则选择与该点相邻的两条线段中跨越最小角度的一条作为对角线,并将多边形划分为两个子多边形。
确定任意多边形区域截面核心的算法
确定任意多边形区域截⾯核⼼的算法
确定任意多边形区域截⾯核⼼的算法
陈载思
【期刊名称】《江西科学》
【年(卷),期】2002(020)003
【摘要】根据任意多边形区域边界线上的节点坐标,给出⼀种⽐较简单的截⾯边界的凸凹判别准则,由此可以将任意复杂的多边形区域⾃动划分为有限个三⾓形⼦区域,然后根据⼏何量计算的叠加性和对三⾓形⼦区域的精确解,确定任意复杂多边形截⾯在任意参考坐标系下的截⾯⼏何特性,从⽽实现多边形截⾯核⼼的通⽤算法并绘出图形.
【总页数】4页(159-162)
【关键词】多边形区域;边界凸凹性;截⾯核⼼;算法
【作者】陈载思
【作者单位】⼴东⼴播电视⼤学,⼴州,510091
【正⽂语种】中⽂
【中图分类】TU13
【相关⽂献】
1.确定任意多边形凸凹顶点的算法 [J], 周培德
2.确定任意简单多边形平移时碰撞部位的扫描算法 [J], 曲吉林
3.确定任意多边形的核的算法 [J], 周培德
4.确定任意多边形顶点凸凹性的快速算法 [J], 许如初; 张智平
5.任意多边形区域填充Y—X算法的实现技术 [J], 潘志庚; 徐福培。
提丢斯-波得定则
提丢斯-波得定则提丢斯-波得定则(Thiessen-Polygon)是一种GIS(地理信息系统)中常用的算法,它用来将地图上的点根据离它们最近的地理要素分组,形成多边形区域。
这些多边形区域称为泰森多边形或提丢斯多边形。
提丢斯-波得定则可以用来确定最佳的分配区域,以便更好地了解地理数据并做出准确的决策。
提丢斯-波得定则算法是由Patton H. Thiessen于1911年在美国农业部门的出版物上首次描述的。
在地图制作和区域分区方面,提丢斯算法被广泛应用,它的主要思想是将一个平面区域划分成多个互不重叠的区域,并将每个点从中心吸引到最近的边界。
提丢斯-波得定则算法可以通过以下步骤简单地实现:第一步是定义要素集。
该要素集可以包括任意地理要素,例如建筑物、水体、树林或其他地理特征。
在提丢斯-波得定则的应用中,要素经常是点要素,这些点要素直接使用GPS或其他定位系统获取。
第二步是在要素集中找到区域的边界。
这些区域的边界应该是所有要素点的最近邻边界,这意味着每个区域应该由其内部点组成而不被其他区域穿过。
通过找到各个区域的边界,可以形成相应的多边形区域。
第三步是构建泰森多边形。
以每个要素点为中心,画出一个围绕在该点最近邻要素上的圆,然后在这些圆之间构建连线,这样就可以形成多边形区域。
这些区域的边界通常是由相邻多边形之间的中垂线确定的。
使用提丢斯-波得定则算法可以实现多种操作,例如:1.确定分散区域和邻近区域:通过对多边形区域进行分组,可以确定哪些区域是最接近的,以便更好地了解地理数据的分布情况和在不同区域之间做出更准确的决策。
2.确定缓冲区域:使用提丢斯-波得定则算法可以很容易地识别地图上的缓冲区域,这些区域可以用于限制建筑物或其他地理要素的发展,并保护生态环境。
3.确定交通覆盖区域:对于交通规划和交通分析,提丢斯-波得算法可以确定交通覆盖范围,帮助交通规划者更好地了解城市空间发展,更好地优化城市交通。
提丢斯-波得定则算法虽然简单,但在GIS栅格分析中具有很高的实用价值,广泛应用于地图制作、资源管理、城市规划、农业和自然环境保护等领域。
直角多边形布图区域内的二次布局算法
直角多边形布图区域内的二次布局算法
杨长旗;洪先龙;蔡懿慈
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2005(017)007
【摘要】提出了一种直角多边形布图区域内的基于动态划分的二次布局算法--DPRR.通过在传统的二次布局算法中引入一种新的圆盘划分和分布约束生成策略,解决了直角多边形布图区域里的单元布局问题,并且由于该算法在迭代优化过程中动态地划分电路并生成分布约束,且不限制单元在布图区域的不同部分间自由移动,所以它可以在一定程度上避免优化过程中出现的"局部最优",从而达到更高的布局质量.对一些电路实例的测试和比较结果也证明DPRR是一种高效优良的布局算法,并且它十分适用于解决非矩形的直角多边形布图区域内的标准单元布局问题.【总页数】8页(P1407-1414)
【作者】杨长旗;洪先龙;蔡懿慈
【作者单位】清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TN47;TP302
【相关文献】
1.一种基于最小价值度优先的集成电路布图规划和布局算法 [J], 黄文奇;马俊涛
2.SH波对直角平面区域内圆形衬砌的散射与地震动 [J], 张根昌;齐辉;刘平安
3.基于新约束图模型的布图规划和布局算法 [J], 董社勤;洪先龙;黄钢;顾均
4.SH波对直角平面区域内圆形孔洞的散射与地震动 [J], 折勇;齐辉;杨在林
5.基于最小自由度优先原则的任意多边形模块布局算法(英文) [J], 杨中;董社勤;洪先龙;吴有亮
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7
{
8
CPoint &p1 = vSelectionPoints[j];
9
CPoint &p2 = vSelectionPoints[(j+1)%vSelectionPoints.size()];
10
if (thePoint == p1 || thePoint == p2)
11
{
12
nCrossCount = 0;
候很容易出现射线与多边形的某几条边平行的情况,对于这种情况,我们的算法需要向前多看几个点,以 确定射线是确实与多边形相交还是只是“擦过”而已。 其二是对于非常靠近多边形边界的点的判定,你可以认为这些点是在多边形外,也可以认为是在多边形内, 但你必须在算法中描述这些情况。 感兴趣的可以了解一下我的算法实现,附在文末。 这个算法在多边形为简单多边形的情况下是没有异议的,但在复杂多边形的情况下会有一些疑问,这涉及 到“在多边形内还是多边形外”的定义问题。如下图
if (thePoint.y <= max(p1.y, p3.y) && thePoint.y >= min(p1.y, p3.y)) {
nCrossCount++; } } } } if (nCrossCount % 2 != 0) { return TRUE; } return FALSE;
36 double(p2.y - p1.y) + p1.x;
37Biblioteka if (fabs(fCrossX - thePoint.x) < ESPILON)
38
{
39
nCrossCount = 0;
40
break;
41
}
42
if (fCrossX > thePoint.x)
43
{
44
nCrossCount++;
45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75
}
} } } else { if (thePoint.y != p1.y && thePoint.y == p2.y && thePoint.x < p2.x) {
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2009-09-24 / Chris posted in Algorithm / 397 Views / 16 Comments
前些天在考虑一个几何算法,关于如何判断一个点是否在一个给定的多边形内部。这应该是一个比较常规 的算法,我以前对几何算法了解的不多,所以既然想到了就稍微研究了一下。 查了一下相关的资料,目前有几个 O(N)的算法,其中 N 是多边形的顶点数。 第一个叫做交替(Alternative)算法。 如下图所示
13
break;
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}
15
else if (thePoint.y > max(p1.y, p2.y) || thePoint.y < min(p1.y, p2.y))
16
{
17
continue;
18
}
19
else if (thePoint.y < max(p1.y, p2.y) && thePoint.y > min(p1.y, p2.y))
算法检查所给定的点和在该点右边的多边形区域的边界的交点数,若交点数为奇数,则该点在多边形内部, 若交点数为偶数,则该点在多边形外部。可以想象成从一个点向右发出一条射线,然后计算这条射线与多 边形边界的交点数。从上图中标出的蓝色点向右射出的射线与多边形有1个交点,故判定其在多边形内部, 而从标出的白色点向右射出的射线则有偶数个交点,故判定其在多边形外部。 这个算法的叙述起来很平常,但实现起来却有两个略带 Tricky 的地方。 其一是坐标精度引起的,因为计算机对于坐标的描述是离散的,在计算向右射出的射线与多边形交点的时
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{
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if (p2.x == p1.x)
22
{
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if (thePoint.x == p1.x)
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{
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nCrossCount = 0;
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break;
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}
28
else if (thePoint.x < p1.x)
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{
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nCrossCount++;
31
}
32
}
33
else
34
{
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double fCrossX = (thePoint.y - p1.y) * double(p2.x - p1.x) /
C1 // thePoint:给定的点
2 // vSelectionPoints:给定的多边形顶点向量
3 BOOL CheckInside(CPoint thePoint, std::vector vSelectionPoints)
4{
5
int nCrossCount = 0;
6
for (size_t j = 0; j < vSelectionPoints.size(); ++j)
while(TRUE) {
j++; CPoint *pp3 = &vSelectionPoints[(j+1)%vSelectionPoints.size()]; if (pp3->y != p2.y) {
break; } }
CPoint &p3 = vSelectionPoints[(j+1)%vSelectionPoints.size()];