社区
图形处理/算法
帖子详情
高分求获得多边型面积的算法
AbnerChai
2003-08-20 04:19:20
是这样的,在做图程序中,用鼠标在屏幕上随意画一个封闭的多边型,多边型的边是直线,各顶点的坐标可以记录下来。那么如何求该多边形的面积呢?
...全文
76
7
打赏
收藏
高分求获得多边型面积的算法
是这样的,在做图程序中,用鼠标在屏幕上随意画一个封闭的多边型,多边型的边是直线,各顶点的坐标可以记录下来。那么如何求该多边形的面积呢?
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
7 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
opentuxedo
2003-08-20
打赏
举报
回复
可以把多边形每条边和X轴所夹的代数面积相加。
代数面积就是带正负号的面积:
A(x1,y1)B(x2,y2)和X轴所夹的代数面积是:
(x2-x1)*(y1+y2)/2
jmylf
2003-08-20
打赏
举报
回复
多边形面积的计算公式如下:设有n个点(x[1],y[1])(x[2],y[2]),...(x[n],y[n])围成一个没有边相交的多边形,则其围成的闭合多边形面积|S| 为:S=∑y[i] *(x[i+1]-x[i-1]), 其中i=1,2,...n,且当i与j除以n的余数相同的时候,x[i]=x[j],y[i]=y[j]。该公式用于凸凹多边形均可。
HUNTON
2003-08-20
打赏
举报
回复
上面的方法不管是凸多边形还是凹多边形都适用。
HUNTON
2003-08-20
打赏
举报
回复
这两天怎么老是有人问这个问题啊。
用这个方法吧:
我们都知道已知A(x1,y1)B(x2,y2)C(x3,y3)三点的面积公式为
|x1 x2 x3|
S(A,B,C) = |y1 y2 y3| * 0.5 (当三点为逆时针时为正,顺时针则为负的)
|1 1 1 |
对多边形A1A2A3、、、An(顺或逆时针都可以),设平面上有任意的一点P,则有:
S(A1,A2,A3,、、、,An)
= abs(S(P,A1,A2) + S(P,A2,A3)+、、、+S(P,An,A1))
P是可以取任意的一点,用(0,0)就可以了。
还有一个方法:
任意一个简单多边形,当它的各个顶点位于网格的结点上时,它的面积数S=b/2+c+1
其中:b代表该多边形边界上的网络结点数目
c代表该多边形内的网络结点数目
所以把整个图形以象素为单位可以把整个图形分成若干个部分,计算该图形边界上的点b和内部的点c就得到面积数S了,然后把S乘以一个象素的面积就是所求的面积了。
jack_wq
2003-08-20
打赏
举报
回复
中间任取一点,构造三角形就可以了!
jack_wq
2003-08-20
打赏
举报
回复
中间任取一点,构造三角形就可以了!
mct1025
2003-08-20
打赏
举报
回复
看看这个
http://expert.csdn.net/Expert/topic/2158/2158811.xml?temp=1.359195E-02
高分
遥感影像建筑物轮廓的逐级优化方法
针对
高分
辨率遥感影像中分类法提取的建筑物轮廓不规则问题,设计了一种逐级优化规整建筑物轮廓的方法。根据分类验证思想提取的建筑物的初始结果,首先提取建筑物初始轮廓进行
多边
形拟合,获取与建筑物轴线倾斜程度相一致的最佳拟合外接矩形,然后将建筑物轮廓线段与最佳拟合外接矩形边界进行等分并比较两者之间的单向Hausdorff距离,对距离较小且满足替换条件的轮廓线段等分点利用对应的最佳拟合外接矩形边界等分点进行替换,实现轮廓初步的规整优化;接着利用Shi--Tomasi
算法
对建筑物局部无法规整的复杂轮廓区域进行特征角点提取、匹配、排序与剔除,进一步对边缘特征点进行有序连接与重构,实现轮廓深度的优化,最终提高边缘表达准确度和提取精度。通过对多幅遥感影像进行实验对比分析,结果表明本文方法不仅适用于不同分类方法提取的建筑物结果的轮廓优化,有效提高建筑物轮廓的边缘表达精度,而且相比于轮廓优化参照方法,逐级优化能更准确地适应复杂建筑物轮廓的细节变化,优化的精度整体较优,使建筑物边缘的准确性、规整程度得到有效改善,能更真实准确地反映建筑物的真实形状。
matlab图片叠加的代码-building-dataset:该项目生成用于建筑物检测的地面真实数据。数据发布在figshare上
matlab图片叠加的代码建筑数据集
高分
辨率图像中的自动对象识别可以在从城市规划到经济研究的各个领域提供有价值的信息。 该项目的目标是使用计算机视觉
算法
从
高分
辨率卫星图像确定建筑物的体积。 我们建立了一个包含卫星图像的数据集,其中包括建筑物足迹的注释(OSM shapefile)以及建筑物高度的数据(LIDAR)。 该数据集可用作地面真相,训练计算机视觉
算法
,从而根据图像确定建筑物的体积。 该数据集可在FigShare上找到。 这组代码将地理shapefile和LIDAR处理成matlab可读的.csv和.mat文件。 代码说明:要处理高度数据,请运行runLIDAR.m,它将LIDAR内插到栅格网格中,并将高度值另存为矩阵 助手功能需要下载: processUSGS.m读取正射影像b的信息。 processLIDAR.m将原始LIDAR光栅化以适合正射影像中的像素网格 更改路径以指向正射影像和激光雷达的位置(有关更多详细信息,请参见代码中的注释) 要处理shapefile(建筑物),请运行runbuildings.m,它会为顶点添加像素坐标并将
多边
形信息另存为mat文件和csv文件
dash_doodler:涂鸦者。 使用plotlydash构建的Web应用程序,可在最小化监督的情况下进行图像分割
丹尼尔·布斯科姆(Daniel Buscombe),玛尔达科学( 为USGS沿海海洋地质计划开发,是佛罗伦萨补充项目的一部分 这是用于部分监督图像分割的“环内”机器学习工具,它基于先前包含在“ doodle_labeller”中的代码,该代码在OpenCV中实现了类似的
算法
描述了此工具使用的条件随机场(CRF)模
型
视频显示了Doodle的基本用法。 1)使用每个类的几个示例(彩色按钮)为场景添加注释。 2)选中“计算并显示细分”,然后等待结果。 标签图像被写入“结果”文件夹,您还可以从浏览器下载其版本以快速查看 内容 基本原理 有很多很棒的工具可以使用
多边
形对分割任务进行详尽的(即整个图像)图像标注。 例如和 。 但是,对于具有较大空间足迹和复杂场景的
高分
辨率图像(例如航空和卫星图像),使用
多边
形工具进行详尽的标记可能会非常耗时。 对于具有许多关注类别并且覆盖图像的相对较小的,空间
计算机图形学颜色填充,计算机图形学--
多边
形填充
算法
.ppt
计算机图形学--
多边
形填充
算法
第4章 基本光栅图形生成
算法
4.3
多边
形的填充 4.3.1
多边
形的表示方法 4.3.2
多边
形填充的扫描线
算法
算法
特点: 奇点的处理 如果把每一奇点简单地计为一个交点,则交点个数可能出现奇数。若将每一奇点都简单地计为两个交点,同样会导致反常的结果 扫描线
算法
的数据结构和实现步骤 扫描线
算法
的数据结构 [P0P1P2P3P4P5 P6] =[(2,5...
Potrace:一个基于
多边
形的位图轮廓矢量化
算法
原文地址:http://linxinboy.blogbus.com 这是一个非常古老的
算法
源于2003年,作者 Peter Selinger。 它的作用是输入一张二值图(不是黑就是白),输出此图的矢量化结果,也就是将位图轮廓矢量化。 下面是译文部分, 所有注释会放在文章最下方。 1 介绍 二值图可以被以位图形式或者矢量的形式进行呈现。位图是将图像当做一个个不是黑就是白的像素格
图形处理/算法
19,468
社区成员
50,700
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
图形处理/算法
VC/MFC 图形处理/算法
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
VC/MFC 图形处理/算法
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章