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计算两个多边形间的最短距离:此函数求解多边形P1和P2之间的最小欧式距离 - MATLAB开发

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简介:
该MATLAB程序提供了一个函数,用于计算并返回两个给定多边形P1和P2之间的最小欧氏距离。适用于需要精确几何分析的应用场景。 此函数用于计算两个多边形 P1 和 P2 之间的最小欧几里德距离,并可通过调用 `min_dist_between_two_polygons(P1,P2,Display_solution)` 来实现这一功能。该函数接受三个参数,其中第三个为可选的。 P1 和 P2 包含了各自的几何形状信息,具体来说是两个结构体:x & y。 例如: ```matlab P1.x = rand(1,5)+2; P1.y = rand(1,5); P2.x = rand(1,3); P2.y = rand(1,3); ``` Display_solution 是一个二进制变量,用于决定是否显示解的图。 首先,该函数会检查多边形 P1 和 P2 是否相交。如果它们确实相交,则最小距离为0。否则,计算所有顶点和两个边之间的欧几里德距离,并返回其中的最小值。 更多实现细节可以在代码中找到。

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  • P1P2 - MATLAB
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    该MATLAB程序提供了一个函数,用于计算并返回两个给定多边形P1和P2之间的最小欧氏距离。适用于需要精确几何分析的应用场景。 此函数用于计算两个多边形 P1 和 P2 之间的最小欧几里德距离,并可通过调用 `min_dist_between_two_polygons(P1,P2,Display_solution)` 来实现这一功能。该函数接受三个参数,其中第三个为可选的。 P1 和 P2 包含了各自的几何形状信息,具体来说是两个结构体:x & y。 例如: ```matlab P1.x = rand(1,5)+2; P1.y = rand(1,5); P2.x = rand(1,3); P2.y = rand(1,3); ``` Display_solution 是一个二进制变量,用于决定是否显示解的图。 首先,该函数会检查多边形 P1 和 P2 是否相交。如果它们确实相交,则最小距离为0。否则,计算所有顶点和两个边之间的欧几里德距离,并返回其中的最小值。 更多实现细节可以在代码中找到。
  • 不同(顶点到顶点情况)-MATLAB
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    本项目提供了一种使用MATLAB计算两个具有不同形状的多边形之间最短距离的方法,具体为从一个图形的顶点到另一个图形的顶点的距离。该算法适用于任意复杂度和数量级的不同形状与大小的多边形之间的距离测量问题。 此函数用于计算两个多边形P1和P2之间的最小欧氏距离,包括顶点与顶点的情况。
  • 线段 - MATLAB
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    这段MATLAB代码提供了一个函数,用于精确计算三维空间中任意两条线段之间的最短距离,适用于几何分析和工程应用。 计算给定起点和终点的两条线段之间的最短距离。采用Dan Sunday网站上的一种算法(可自行搜索相关资料)。使用方法:输入两条线段的起点和终点x,y,z坐标。p1,p2是第一条线段的[x,y,z]坐标,p3,p4为第二条线段的[x,y,z]坐标。输出结果将是两段之间的标量最小距离。 例如: P1 = [0 0 0]; P2 = [1 0 0]; P3 = [0 1 0]; P4 = [1 1 0]; 计算得到的距离为:dist=DistBetween2Segment(P1, P2, P3, P4) 距离结果是1。
  • 点到折线或MATLAB实现
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    本简介介绍了一种使用MATLAB编程语言来计算二维空间中点到折线或复杂多边形边界之间最短距离的方法。通过该方法,用户可以高效地处理地理信息系统、计算机图形学以及机器人技术等领域中的相关问题。 包括以下文件: p_poly_dist.m - 计算从二维平面上的一组 np 点 p(1), p(2),... p(np) 到折线或闭合多边形的距离。 折线定义为连接 nv 个有序顶点 v(1), v(2), ..., v(nv) 的一组 nv-1 段。 可以选择将多段线视为闭合多边形。 点j到线段k的距离定义为当点j在这条线上的投影落在线段k的内部时,该点到通过顶点v(k)和v(k+1)的直线的距离; 当投影落在段 k 之外时,到最近的 v(k) 或 v(k+1) 个顶点。 从点 j 到多段线的距离定义为该点到所有线段的距离中的最小值。 如果在任何情况下投影点都未落在线的所有折线段上,则返回该点到折线最近顶点的距离。 test_p_poly_dist.m - p_poly_dist 的简单单元测试,用于验证函数的正确性。 绘制调用 p_poly_dist 函数的结果(使用示例参见帮助)。
  • 几里得向量 - MATLAB
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    本项目介绍如何使用MATLAB编程来计算两个向量之间的欧几里得距离,适用于数据科学和机器学习中的相似度测量。 `z=mydist(w,p)` 计算两个向量 `w:SxR` 和 `p:RxQ` 之间的欧氏距离,并返回 `z:SxQ`,表示 `w` 的行与 `p` 的列之间的距离。此函数的功能类似于 Matlab 中的 `dist(w,p)` 函数,但使用的内存更少。这有助于在神经网络的大数据集训练过程中避免“内存不足错误”。
  • Hausdorff :在几里得度量空组点 - MATLAB
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    本项目使用MATLAB实现Hausdorff距离算法,在二维或三维欧氏空间中计算两组点集之间的距离,适用于模式识别和图像处理等领域。 Hausdorff 距离是一种数学工具,用于衡量度量空间内两个点集之间的接近程度。这种距离可以用来为两组轨迹、数据云或任意一组点的相似性提供一个数值评分。此函数将计算并返回这两个点集合间的 Hausdorff 距离。关于 Hausdorff 距离的具体定义和应用,可以在相关数学文献中找到详细信息。
  • MATLAB——
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    本教程介绍如何使用MATLAB编程语言编写代码来计算二维或三维空间中任意两点之间的欧几里得距离。适合初学者学习基础编程和数学应用。 在MATLAB开发中使用卡尔森模型计算两个GPS坐标之间的距离。
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    本文介绍了一种利用MATLAB编程语言来计算图像中两个像素点之间最短路径的方法,并输出具体的距离值及相关像素的信息。 在图像处理和计算机视觉领域中计算像素之间的距离是一项基本任务,在诸如图像匹配、特征检测或模式识别的应用场景下尤为关键。MATLAB作为一种强大的数值计算与数据分析工具提供了丰富的函数及工具箱来实现这一功能。 本话题将详细介绍如何使用MATLAB计算两组像素间的最小距离,并返回相关的坐标信息。首先,我们需要理解二维图像中的像素坐标系统:每个像素都有一个对应的(x, y)坐标值,在这个系统中x表示水平轴,y代表垂直方向的轴线。当需要比较两个不同的像素集合A和B时,我们需计算出集合A内每一个像素与集合B所有元素之间的距离,并从中找出最小的距离。 在MATLAB环境中可以使用欧几里得公式来衡量两点间的距离:\[ d = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2} \],其中(x1, y1)和(x2, y2)分别代表两个像素的具体位置。 为了实现这个功能,我们可以编写一个MATLAB函数来接收两组像素坐标的矩阵作为输入参数。假设`px1`与`px2`是这两个矩阵的名称,它们中的每一行都表示了一个单独的坐标点: ```matlab function [min_dist, min_dist_px] = calculate_min_distance(px1, px2) % 计算欧几里得距离矩阵 dists = sqrt(sum((repmat(px1,size(px2, 1),size(px1, 1)) - repmat(permute(px2,[3 2 1])).^2 ,dim=2)); % 找到最小的距离及对应的像素坐标 [min_dist, idx] = min(dists); min_dist_px = [px1(idx,:); px2(:,idx)]; end ``` 此函数首先计算了两组像素之间的所有可能距离,并将结果存储在`dists`矩阵中。然后,通过调用MATLAB的内置最小值查找功能可以找到这些距离中的最短路径以及相应的坐标索引。 实际应用时可能会处理大量数据集,在这种情况下优化算法性能是至关重要的任务之一。借助于向量化和并行计算等技术手段可以在MATLAB上进一步提升代码效率,以应对大规模图像分析的需求挑战。 总结而言,使用欧几里得距离公式在MATLAB中求解两组像素间的最小距离是一个常见的操作步骤,在深入研究该软件平台支持下的图像处理及计算机视觉领域时掌握这项基础技能非常重要。
  • JTS中几何图及其对应点坐标
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    本文探讨了在Java拓扑套件(JTS)环境下,如何计算两个空间几何形状间的最短距离,并进一步确定该距离下对应的具体点位。通过精确算法解析和编程实现,为地理信息系统与空间数据分析提供理论依据及实践指导。 记录如何使用Java JTS库求两个空间几何图形之间的最短距离以及该最短距离对应的两个坐标点。例如:计算一个点到一条直线的垂直距离,并找到这条垂线与它们相交的具体位置。