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三角剖分:纯Python中的多种高质量算法实现

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简介:
三角剖分:纯Python中的多种高质量算法实现是一份专注于使用Python语言高效实施二维空间中复杂图形三角划分的技术文档。它详细介绍了几种先进的算法,帮助开发者和研究人员优化计算几何问题的解决方案。 三角剖分 纯Python中的高质量三角剖分算法实现可以通过pip install triangulation安装使用。用法如下: ```python from rigidbody import pr, rotation, SE3 from triangulation import triangulate noise = 1e-3 true_point = np.random.randn(3) + [0, 0, 10] positions = np.random.randn(num_frames, 3) orientations = map(rotation.exp, np.random.randn(num_frames, 3) * .1) poses = [SE3(r, p) for r, p in zip(orientations,positions)] ``` 注意代码示例在最后一行未完整给出。

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客服
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  • Python
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    三角剖分:纯Python中的多种高质量算法实现是一份专注于使用Python语言高效实施二维空间中复杂图形三角划分的技术文档。它详细介绍了几种先进的算法,帮助开发者和研究人员优化计算几何问题的解决方案。 三角剖分 纯Python中的高质量三角剖分算法实现可以通过pip install triangulation安装使用。用法如下: ```python from rigidbody import pr, rotation, SE3 from triangulation import triangulate noise = 1e-3 true_point = np.random.randn(3) + [0, 0, 10] positions = np.random.randn(num_frames, 3) orientations = map(rotation.exp, np.random.randn(num_frames, 3) * .1) poses = [SE3(r, p) for r, p in zip(orientations,positions)] ``` 注意代码示例在最后一行未完整给出。
  • PythonDelaunay
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    本文介绍了如何在Python编程环境中实现Delaunay三角剖分算法。通过使用相关库和模块,展示了该算法的具体应用与优化方法。 Delaunay三角剖分算法的Python实现包含详细的算法步骤解释。
  • C++边形(包括去耳
    优质
    本文介绍了在C++编程环境中实现多边形三角剖分的三种主要算法,重点讨论了其中的“去耳法”及其应用细节。 1. 原始去耳法:随机选取一点来判断凸角。 2. 优化去耳法。 3. 解决有洞口的多边形问题。
  • C++Delaunay
    优质
    本文介绍了在C++中实现Delaunay三角剖分算法的方法和技巧,探讨了其原理及其在计算几何领域的重要应用。 点集的三角剖分(Triangulation)在数值分析(如有限元分析)及图形学领域是一项关键的预处理技术。特别是Delaunay三角剖分因其独特性,在许多几何图中都有广泛应用,例如Voronoi图、EMST树和Gabriel图等。Delaunay三角剖分具备最大化最小角、“最接近规则化”的特性以及唯一性的特点(即任意四点不能共圆)。
  • Python 3.6下Delaunay及不规则网构建
    优质
    简介:本文介绍了在Python 3.6环境下实现Delaunay三角剖分算法的过程,并探讨了如何利用该算法构建有效的不规则三角网。 使用Python 3.6实现Delaunay三角剖分算法,读取包含坐标的CSV文件,并利用Tkinter库展示计算结果。
  • 基于VC任意边形Delaunay
    优质
    本研究提出了一种基于Visual C++的高效算法,用于实现任意复杂度多边形的Delaunay三角剖分,为图形处理和地理信息系统提供强大支持。 用VC实现任意多边形的Delaunay三角剖分(计算几何作业)。
  • C#Delaunay.zip
    优质
    这段资源提供了C#编程语言下的Delaunay三角剖分算法实现。该算法在计算机图形学和地理信息系统中广泛应用,用于生成给定点集的有效网格划分。 通过此解决方案可以在画布上自由点击添加点信息,并根据操作者的点击自动按照Delaunay三角剖分原则绘制三角网格。
  • 维Delaunay
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    三维Delaunay三角剖分算法是一种几何结构构建技术,用于在空间数据中创建最优的三角网格,广泛应用于计算机图形学、地理信息系统及科学计算等领域。 Delaunay三角剖分算法在三维空间中的应用是一种几何处理技术,用于创建一组互不相交的三角形网格以覆盖给定的一组点集。这种方法确保了相邻三角形之间的角度最大化,从而避免出现狭长或瘦高的三角形(即“退化”情况),这有助于提高后续计算如插值、碰撞检测和表面重建等任务的质量与效率。
  • JAVA心定位
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    本篇文章主要探讨了在Java编程语言环境中实现三角质心定位算法的方法和技术,旨在为相关领域的研究和应用提供参考。 三角质心定位法--JAVA算法的实现。在网上找了不少关于定位算法的资源,但都不够全面。后来结合网上的部分算法实现了自己的java 三角质心定位算法。
  • 边形几何
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    简介:本文探讨了计算几何中的关键问题之一——多边形三角剖分。通过分析不同的算法和策略,旨在提供高效的解决方案以应用于计算机图形学、网格生成及地理信息系统等领域。 多边形三角剖分是计算几何中的经典问题,起源于一个有趣的艺术画廊问题。目前有许多不同的算法实现了对多边形的三角剖分,这些算法追求的目标主要是形状匀称和计算速度快。其核心思想是首先将多边形分解为若干个单调多边形(即进行单调划分),然后再对每个单调多边形进行三角剖分,最终生成初始多边形的完整三角剖分结果。