이 코드는 2D 점 집합에서 볼록 구멍을 찾는 접근 방식을 보여줍니다. 이 접근 방식에는 포인트 클라우드의 비트맵 생성, 비트맵의 각 셀에 대한 데이터 밀도 계산, 사용되지 않은 영역 목록(map[][] = 0 또는 map[][]
다음은 알고리즘의 C# 구현입니다. 제공됨:
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Drawing; namespace HoleFinder { class Program { // Define a cell structure for the bitmap public struct Cell { public double x0, x1, y0, y1; // Bounding box of points inside the cell public int count; // Number of points inside the cell } // Define a line structure for representing hole boundaries public struct Line { public double x0, y0, x1, y1; // Line edge points public int id; // Id of the hole to which the line belongs for segmentation/polygonization public int i0, i1, j0, j1; // Index in map[][] } // Compute the bounding box of the point cloud public static (double x0, double x1, double y0, double y1) ComputeBoundingBox(List<point> points) { double x0 = points[0].X; double x1 = points[0].X; double y0 = points[0].Y; double y1 = points[0].Y; foreach (var point in points) { if (point.X x1) x1 = point.X; if (point.Y y1) y1 = point.Y; } return (x0, x1, y0, y1); } // Create a bitmap of the point cloud public static int[,] CreateBitmap(List<point> points, (double x0, double x1, double y0, double y1) boundingBox, int N) { // Create a 2D array to represent the bitmap int[,] bitmap = new int[N, N]; // Compute the scale factors for converting point coordinates to bitmap indices double mx = N / (boundingBox.x1 - boundingBox.x0); double my = N / (boundingBox.y1 - boundingBox.y0); // Iterate over the points and increment the corresponding cells in the bitmap foreach (var point in points) { int i = (int)Math.Round((point.X - boundingBox.x0) * mx); int j = (int)Math.Round((point.Y - boundingBox.y0) * my); if (i >= 0 && i = 0 && j FindUnusedAreasHorizontalVertical(Cell[] map, int N, int treshold = 0) { List unusedAreas = new List(); // Scan horizontally for (int j = 0; j = 0) { unusedAreas.Add((i0, i1, j, j)); i0 = -1; i1 = -1; } } } if (i0 >= 0) unusedAreas.Add((i0, i1, j, j)); } // Scan vertically for (int i = 0; i = 0) { unusedAreas.Add((i, i, j0, j1)); j0 = -1; j1 = -1; } } } if (j0 >= 0) unusedAreas.Add((i, i, j0, j1)); } return unusedAreas; } // Segment the list of unused areas into groups of connected components public static List<list i0 int i1 j0 j1>> SegmentUnusedAreas(List unusedAreas) { // Initialize each unused area as a separate group List<list i0 int i1 j0 j1>> segments = new List<list i0 int i1 j0 j1>>(); foreach (var unusedArea in unusedAreas) { segments.Add(new List { unusedArea }); } // Iterate until no more segments can be joined bool joined = true; while (joined) { joined = false; // Check if any two segments intersect or are adjacent for (int i = 0; i = unusedArea2.i0 && unusedArea1.j0 = unusedArea2.j0) { intersects = true; break; } } if (intersects) break; } // Check for adjacency bool adjacent = false; if (!intersects) { foreach (var unusedArea1 in segments[i]) { foreach (var unusedArea2 in segments[j]) { if (unusedArea1.i0 == unusedArea2.i0 && unusedArea1.i1 == unusedArea2.i1 && ((unusedArea1.j1 == unusedArea2.j0 && Math.Abs(unusedArea1.j0 - unusedArea2.j1) == 1) || (unusedArea1.j0 == unusedArea2.j1 && Math.Abs(unusedArea1.j1 - unusedArea2.j0) == 1))) { adjacent = true; break; } if (unusedArea1.j0 == unusedArea2.j0 && unusedArea1.j1 == unusedArea2.j1</list></list></list></point></point>
위 내용은 C#을 사용하여 2D 포인트 클라우드 내의 볼록한 구멍을 어떻게 식별하고 다각형화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C 언어 데이터 구조 : 트리 및 그래프의 데이터 표현은 노드로 구성된 계층 적 데이터 구조입니다. 각 노드에는 데이터 요소와 하위 노드에 대한 포인터가 포함되어 있습니다. 이진 트리는 특별한 유형의 트리입니다. 각 노드에는 최대 두 개의 자식 노드가 있습니다. 데이터는 structtreenode {intdata; structtreenode*왼쪽; structReenode*오른쪽;}을 나타냅니다. 작업은 트리 트래버스 트리 (사전 조정, 인 순서 및 나중에 순서) 검색 트리 삽입 노드 삭제 노드 그래프는 요소가 정점 인 데이터 구조 모음이며 이웃을 나타내는 오른쪽 또는 무의미한 데이터로 모서리를 통해 연결할 수 있습니다.


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