标签: convex

除了CGAL python绑定之外，python中的3维中是否存在“ alpha形状”函数？

或者，是否可以将下面的示例扩展到3D中？

2D示例：在matplotlib中，在散点图中的数据点周围绘制平滑多边形

我目前正在使用此ConvexHull示例计算体积，但出于我的目的，由于“凸”约束而使体积膨胀。

谢谢，

好的，所以我有一个多边形（简单但凹形），我试图将其切成三角形以使其与其他多边形碰撞。

我知道我的多边形是凹面的，所以我决定使用 LibGDX EarClippingTriangulator来设法将它切成三角形。

所以，通过这段代码，我得到了我的三角形顶点：

public void triangulate()
    {
        Vector<float[]> trianglesVertices = new Vector<float[]>();
        ShortArray pointsCoords = new ShortArray();
        EarClippingTriangulator triangulator = new EarClippingTriangulator();

        // Cut in triangles
        pointsCoords = triangulator.computeTriangles(this.getTransformedVertices());

        // Make triangles
        for (int i = 0; i < pointsCoords.size / 6; i++)
        {
            trianglesVertices.add(new float[] {
                    pointsCoords.get(i), pointsCoords.get(i+1),
                    pointsCoords.get(i+2), pointsCoords.get(i+3),
                    pointsCoords.get(i+4), pointsCoords.get(i+5),
            });
            Polygon triangle = new Polygon(trianglesVertices.get(i));
            triangles.add(triangle);
        }

        System.out.printf("Triangulation made %d triangles.\n", pointsCoords.size / 6);
    }

但是当我尝试绘制我刚刚制作的那些三角形时，它们只是在 0,0 坐标中堆叠......而且，所有三角形看起来几乎相同是否正常，我的意思是它们都有相同的方向？

我没有找到太多关于 libgdx 的这种截断用途的信息你能帮忙吗？

（对不起我的英语我是法国人，对不起没有照片，我在这里太年轻了）

编辑： …

我正在寻找一种有效的算法来确定多面体是否凸出.

我开始检查欧拉特征是2.我还检查每个面都是凸面的.但这仍然没有抓住很多案例.

我有一个 array V[1,2,....,n]，其中数组的每个元素代表坐标对 (x,y) 形式的凸多边形的顶点。

已知V[1]是具有最小 x 坐标的顶点，并且顶点V[1,2,....,n]按逆时针顺序排列，如 \xef\xac\x81gure 中所示。还假定顶点的 x 坐标都是不同的，顶点的 y 坐标也是不同的。\n

现在，我想找到具有最大 y 坐标值的顶点。我们都知道简单的 O(n) 方法，但是有可能在 O(log(n)) 中找到它吗？

我使用具有最小 x 坐标的顶点的信息V[1]在 O(log(n)) 时间内找到具有最大 x 坐标的顶点。但是是否可以实现最大 y 坐标呢？

谢谢您的帮助！

因此，我根据用于查找一组点的凸包的礼品包装算法示例编写了以下代码：

std::vector<sf::Vector2f> convexHull(const std::vector<sf::Vector2f>& _shape)
{
    std::vector<sf::Vector2f> returnValue;    
    returnValue.push_back(leftmostPoint(_shape));
    for (std::vector<sf::Vector2f>::const_iterator it = _shape.begin(), end = _shape.end(); it != end; ++it)
    {
        if (elementIncludedInVector(*it, returnValue)) continue;
        bool allPointWereToTheLeft = true;
        for (std::vector<sf::Vector2f>::const_iterator it1 = _shape.begin(); it1 != end; ++it1)
        {
            if (*it1 == *it || elementIncludedInVector(*it1, returnValue)) continue;
            if (pointPositionRelativeToLine(returnValue.back(), *it, *it1) > 0.0f)
            {
                allPointWereToTheLeft = false;
                break;
            }
        }
        if (allPointWereToTheLeft)
        {
            returnValue.push_back(*it);
            it = _shape.begin();
        }
    }
    return returnValue;
}

这是我用于确定第三个点位于线的哪一侧的函数：

float pointPositionRelativeToLine(const sf::Vector2f& A, const sf::Vector2f& …

在对逻辑回归公式的推导中，我误解了最小值背后的想法。

想法是尽可能增加假设（即，正确的预测概率尽可能接近1），这反过来又要求尽可能降低成本函数$ J（\ theta）$。

现在，我被告知要使所有这些工作正常进行，成本函数必须是凸的。我对凸性的理解要求没有最大值，因此只能有一个最小值，即全局最小值。真的是这样吗？如果不是，请说明原因。另外，如果不是这种情况，则意味着成本函数中可能存在多个最小值，这意味着多组参数会产生越来越高的概率。这可能吗？还是可以确定返回的参数引用了全局最小值，因此是最高的概率/预测？

我需要找到一种算法,该算法根据给定的一组S大小点计算凸包n.我知道有刚好6点,从S形成的凸包.

计算这个的最佳和最有效的方法是什么？

我想要生成所有可能的点组合S(这将是n选择6点),这将采用O(n ^ 6),然后检查这是否是一个凸包,这将采取O(n)但导致一个非常总运行时间不好.肯定有更好的办法.任何提示？

你会推荐任何凸优化库吗？

理想的开源.半定规划和QCQP的先验.

(我打算用fsharp和任何dotnet一起使用它)

我需要一种算法，它可以判断Point是否位于凸包（C / C ++）的内部/外部或边界（边缘）上。

凸包被描述为点X，Y，整数，连接从i到i + 1的数组。

目前，我使用绕组数算法，描述如下：http : //geomalgorithms.com/a03-_inclusion.html它是函数“ wn_PnPoly（）”。

如果Point正好位于凸面的边界（边缘）上，是否有可能以及如何使绕组数算法检测到？还有另一种算法可以做到这一点吗？（需要在整数上工作）。