조정 가능한 감도를 사용하여 2D 점 세트에서 구멍을 효율적으로 감지할 수 있는 방법은 무엇입니까?

2차원 점 집합 구멍 감지

질문:

2차원 점 집합이 주어지면 점 집합에서 구멍을 찾는 방법은 무엇입니까? 알고리즘은 이러한 구멍을 찾기 위해 조정 가능한 감도를 가져야 합니다.

해결책:

1. 점 세트의 비트맵 표현을 생성합니다.

   • 점을 스캔하고 점 세트의 경계 상자를 결정합니다.
   • 경계 상자와 동일한 크기의 비트맵을 만듭니다.
   • 각 지점에 대해 비트맵의 해당 픽셀을 1로 설정합니다.

2. 비트맵에서 연결된 구성 요소를 찾습니다.

   • 표준 연결된 구성 요소 알고리즘을 사용하여 비트맵에서 연결된 구성 요소를 식별합니다.
   • 연결된 각 구성요소는 점 세트의 구멍을 나타냅니다.

3. 연결된 각 구성요소의 볼록 껍질을 계산합니다.

   • 표준 볼록 껍질 알고리즘을 사용하여 연결된 각 구성 요소의 볼록 껍질을 계산합니다.
   • 볼록한 껍질은 구멍의 경계를 나타냅니다.

4. 구멍의 경계를 출력합니다.

   • 알고리즘의 출력은 볼록 껍질 목록이며, 각 볼록 껍질은 점 집합에 있는 구멍의 경계를 나타냅니다.

알고리즘:

import numpy as np
from scipy.ndimage import label

def find_holes(points, sensitivity=1):
  """
  查找二维点集中的孔洞。

  参数：
    points: 二维点列表。
    sensitivity: 算法的灵敏度。较高的值将导致找到更多孔洞。

  返回：
    表示孔洞边界的凸包列表。
  """

  # 创建点集的位图表示。

  xmin, xmax, ymin, ymax = get_bounding_box(points)
  bitmap = np.zeros((ymax - ymin + 1, xmax - xmin + 1), dtype=np.uint8)
  for point in points:
    bitmap[point[1] - ymin, point[0] - xmin] = 1

  # 查找位图中的连通分量。

  labeled, num_components = label(bitmap)

  # 计算每个连通分量的凸包。

  holes = []
  for i in range(1, num_components + 1):
    component_mask = (labeled == i)
    component_points = np.where(component_mask)
    convex_hull = compute_convex_hull(component_points)
    holes.append(convex_hull)

  # 输出孔洞的边界。

  return holes

예:

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机点。

points = np.random.rand(100, 2)

# 查找点集中的孔洞。

holes = find_holes(points)

# 绘制点和孔洞。

plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1])
for hole in holes:
  plt.plot(hole[:, 0], hole[:, 1])
plt.show()

출력:

[2D 산점도, 구멍 표시]

토론:

알고리즘의 민감도 매개변수는 발견된 구멍의 크기를 제어합니다. 민감도가 높을수록 더 많은 구멍이 발견되고, 민감도가 낮을수록 더 적은 구멍이 발견됩니다. 최적의 감도는 특정 응용 분야에 따라 다릅니다.

이 알고리즘은 포인트 클라우드, 이미지, 메시 등 다양한 유형의 데이터 세트에서 구멍을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 데이터를 분석하고 패턴을 식별하기 위한 다양하고 강력한 도구입니다.

위 내용은 조정 가능한 감도를 사용하여 2D 점 세트에서 구멍을 효율적으로 감지할 수 있는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!