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如何求minimun enclosing circle
monthbird
2002-07-22 12:11:16
如何求minimun enclosing circle问题,越详细越好
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如何求minimun enclosing circle
如何求minimun enclosing circle问题,越详细越好
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starfish
2002-07-22
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最小覆盖圆
最简单的算法是任取三个点做一个圆,验证其他n-3个点是否在该圆内,并取遍所有的三个点的组合,记录其中最小的圆。这个算法的复杂度是O(n^4)。
另一种较好的算法是Shamos提出的算法,复杂度是O(nlogn)。
S1. 计算点集S的凸壳CH(S);
S2. 计算CH(S)的直径,设为p[i]p[j],以p[i]p[j]为直径做圆C,如果S中的点都在圆C内,则C就是所求的最小覆盖圆;否则转S3;
S3. 计算点集S的最远点意义下的Voronoi图即Vor(S);
S4. 设v是Vor(S)中的一个Voronoi点,以v为圆心,v至S点集中3个最远点的距离为半径做圆,该圆就是所求。
S1可以在O(nlogn)内完成,S2需要O(n)时间,S3需要O(nlogn)时间,S4的复杂度是O(n),所以整个算法的复杂度是O(nlogn)。
atlantis13579
2002-07-22
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若要求S的minimun enclosing circle
1.计算S的直径p,以p为直径做圆O
2.如果S中所有的点都在O内,则O为S的minimun enclosing circle,结束;
3.计算S最远意义下的Voronoi图并从中找点v,在v和S的N个顶点中任两个组成的三点的的所有外接圆中找出半径最小的一个.则这个圆就是S的minimun enclosing circle
cv2.drawContours 在程序中报error: (-215:Assertion failed) npoints异常的处理方法
在学习 opencv 过程中 遇到一个cv2.drawContours 报error: (-215:Assertion failed) npoints异常的问题 检查程序之后没有发现异常。问了 度娘后也没有找到原因,最后找到了一个解决方法: def ContoursDemo2(): """边界框,最小矩形区域和最小闭圆的轮廓""" img=cv2.pyrDown(cv2.imread("test.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)) ret,th..
中小学校网络视频监控解决方案.doc
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分治算法实验报告.docx
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基于BACF算法的实时目标跟踪技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clusteri
ng
Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clusteri
ng
Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosti
ng
策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosti
ng
策略。Boosti
ng
是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosti
ng
用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosti
ng
算法(包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构:
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learni
ng
with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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