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Bentley-Ottmann算法以及Shamos-Huey算法被用于检测搜索线段与多边形边缘的交集。

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简介:
bentley_ottmann 在其内容中,使用 Python 作为 python3.5、pypy3.5 或更高版本(例如 python3.6、pypy3.6 等)的简写别名。为了获取最新版本,用户可以利用 pip 和 setuptools 软件包,通过以下命令进行升级:`python -m pip install --upgrade pip setuptools`。这些软件包将从 PyPI 存储库下载并安装最新的稳定版本。此外,开发者可以通过从 GitHub 存储库克隆最新版本来获取代码:`git clone https://github.com/lycantropos/bentley_ottmann.git`。之后,进入 bentley_ottmann 目录并安装所有必要的依赖项,使用命令 `python -m pip install --force-reinstall -r requirements.t` 来强制重新安装依赖包。

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  • Bentley-Ottmann线界相点(正确实现Bentley-OttmannShamos-Huey
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    本论文探讨了Bentley-Ottmann和Shamos-Huey两种经典算法,重点讲解并实现了如何使用这两种算法高效地搜索线段与多边形边界的所有交点。通过详细分析每种方法的原理、步骤及应用场景,为解决复杂的几何计算问题提供了有效的理论支持和技术手段。 安装步骤如下: 使用Python 3.5或更高版本(如PyPy3.5、Python3.6、PyPy3.6)来执行以下操作。 首先升级pip和setuptools到最新版本: ``` python -m pip install --upgrade pip setuptools ``` 用户可以从官方存储库下载并安装最新的稳定版: ``` python -m pip install --upgrade bentley_ottmann ``` 开发者需要从GitHub仓库获取最新代码,具体步骤如下: 1. 克隆bentley_ottmann的git仓库: ``` git clone https://github.com/lycantropos/bentley_ottmann.git ``` 2. 进入克隆下来的文件夹: ``` cd bentley_ottmann ``` 3. 安装项目依赖项: ``` python -m pip install --force-reinstall -r requirements.txt ```
  • edge_detection.rar_小波变换尺度态学_提取
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    本资源提供基于小波变换和多尺度形态学的边缘检测方法,包含形态边缘检测技术及相关边缘提取算法,适用于图像处理研究。 本代码全面地提供了图像边缘检测常用的各种算法的实现方法,包括:基于LoG算子的边缘检测、基于Canny算子的边缘检测、基于SUSAN算子的边缘检测、基于小波变换模极大值的边缘检测、利用有限冲击响应来提取不同方向上的边缘以及采用灰度形态学膨胀和腐蚀进行单尺度和多尺度的形态学边缘检测。
  • 优质
    边缘检测是计算机视觉领域中的关键技术之一,用于识别图像中亮度变化显著的像素集合。本专题将探讨多种边缘检测算法,包括经典的Sobel、Canny方法及其在现代应用中的改进与扩展。 边缘检测算法的MATLAB实现包含多种方法,应该比较可靠。
  • Canny
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    Canny边缘检测算法是一种广泛使用的图像处理技术,用于识别数字图像中的显著边界。该算法通过噪声减少、梯度计算和多级阈值分析三个步骤优化地检测到图像中具有最高对比度的点。 西安交通大学计算机视觉作业中的canny算子可以直接运行。
  • isect_segments-bentley_ottmann: 使Bentley-Ottmann扫掠线查找一组线所有点...
    优质
    简介:本文介绍了使用Bentley-Ottmann算法的扫描线技术,用于高效计算一组线段的所有交叉点。该方法在几何算法中具有广泛应用。 多边形交叉点是Bentley-Ottmann扫掠线算法的单文件Python3实现,用于列出一组线段中的所有交点。它旨在可移植且自成一体(移至其他较低级的语言,如C及C++)。测试用例显示了来自14,880个路段的所有73,002个交叉点。 在撰写本段落时,我未能找到性能良好且能够重用或移植到不同环境的Bentley-Ottmann扫描线算法开源实现。因此,这是我尝试编写具有全面测试参考实现的努力。 已有的实施包括Java版本和CGAL(C++)。尽管严格意义上它们不是Bentley-Ottmann算法,但其方法非常相似,并且经常被引用为介绍该领域的资源之一。 目标是使库保持小巧、健壮及可重用。主要使用与语言无关的功能。(即使采用了类的结构,将其移至没有面向对象特性的语言中也不会有问题)。
  • canny_edge.zip_Canny_Canny Edge_提取
    优质
    本资源包提供了Canny边缘检测算法的相关代码和示例。Canny算法是一种广泛应用于图像处理中的边缘检测方法,能够高效地识别图像中的显著边界点和线条。 本代码使用MATLAB实现了CANNY算子提取边缘的算法。
  • 梯度图像提取
    优质
    本研究提出了一种结合梯度信息和边缘检测技术的新型图像边缘提取算法,旨在提高边缘识别的准确性和鲁棒性。 使用MATLAB算法实现图像处理中的边缘提取问题,包括经典梯度、拉普拉斯算子、Prewitt算子、Sobel算子等多种方法。该方案绝对可靠。
  • Snake
    优质
    本研究提出了一种基于Snake算法的图像边缘检测新方法,通过优化能量函数提高边缘捕捉精度与连续性。 利用Snake算法实现数字图像的边缘检测、图像分割以及特征提取。
  • 图像
    优质
    图像的边缘检测算法是一种用于识别数字图像中亮度突变的技术,广泛应用于计算机视觉、机器人技术及医学影像分析等领域。 在C语言中可以实现灰度图像的几种常用边缘检测算法:梯度算子、Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Laplace边缘检测算法以及Canny边缘检测算法。
  • 六种
    优质
    本文章探讨了六种常见的边缘检测算法及其算子,通过对比分析它们在图像处理中的性能与效果,为相关应用提供了理论依据和实践指导。 使用六种算子(分别是Gabor、拉普拉斯、Prewitt、Roberts、Sobel和Wallis)对三种图像进行边缘检测比较,这是本人毕业设计中的关键程序,强烈推荐哦。