computational-geometry

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私は、各領域が互いに意味のない要素を持つように、ポリゴンを領域（大きなポリゴン）に分割するという問題に直面しています。例えば、我々は次の地域/多角形を持っています。ある時点では、1つの領域の形式しかわかりません（今はR1としましょう）。 L3がR1に属することは明らかです。 L1、L2、P1はどうですか？私はそれらの周りにバウンディングボックスを作成し、南東座標（minXとminY）がR1に属

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Matlab多面体の三角形補間面を補間する

Matlabでは、多面体を形成するためにプロットできる頂点と面の行列（三角形で定義）があります。しかし、3-D再構成は、頂点の数が少ないため、かなり不安定です。私はプロット3がより流動的に見えるように顔を滑らかにしたいと思います。 Example

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HDUのソリューションを理解できません。2823

次のコードスニペットはhereから取得しました。この問題の解決策はHDU 2823です。 #define eps 1e-9 double rc(point pp[],point qq[],int n,int m) { int q=0; int p=0; for(int i=0;i<n;i++) if(pp[i].y-pp[p].y<-eps)

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CGALの非軸整列ジオメトリ

私の研究は、メッシュ生成とその処理に関連しています。 GMSHでメッシュを作成し、GMSHの出力を自分のコードで読み込みます。私のコードでは、四辺形、四面体などの幾何学的形状を定義しました。形状を定義し、交差検出や二分木、面積計算などのすべての幾何学的演算を行う計算ジオメトリライブラリを使用したいと思います。私は有名なCGALを見ていましたが、四角形の軸に合わせた形状（Bbox_2とIso_rec

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既知の方法と地理的時系列を一致させる

私は、（タイムスタンプ付きのポイントとして与えられる）パスデータのセットを持っていて、このデータを他のデータベース（openstreetmapなど）から与えられた方法およびポイントにマッチさせたいプロジェクトを開始しました。私の仕事は、記録が記憶された方法と一致するかどうかを判断し、データの歪みを修正することです。レコードのデータサイズはかなり小さく（数百点の時系列）、既存の方法のデータベースはは

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Pythonでの透視変換：長方形から台形へ

長方形の座標を台形座標に変換できるPython関数またはライブラリを探しています。これまでのところ私は関連する問題を見つけました：https://math.stackexchange.com/questions/13404/mapping-irregular-quadrilateral-to-a-rectangleコードはありません。これを行うことができるPythonのパッケージや関数はありますか

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頂点と<strong>N</strong>バウンディングボックスのセットが与えられる行

に、2次元空間内のグループ、それらを境界ボックスのセットが与えられた座標： "vertices": [ { "y": 486, "x": 336 }, { "y": 486, "x": 2235 }, { "y": 3393, "x": 2235 }, {

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点の集合によって生成される凸包の中に点があるかどうかを見つける

点の集合から凸包を計算する必要があります。ポイントの寸法は通常セットの10〜30D サイズが小さいとされ、通常は2〜10 そして、私が必要とするタスクは、ポイントから構築さ凸包の内側にあるかどうかを判断することですポイントセット。？アルゴリズムのこの生のスケッチ、それはrevision.Itを出力することができ、誤った結果が必要です（下記のコメントを参照してください）：それを実行するためのいく

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2本の線を分離するための最小平行移動の計算

R2内の2つの交差する線分（ABおよびCD）がCDに適用する最小の大きさの変換を見つけ、ABをもはや交差しないようにします。私が試したこと。私は各ライン上の各ポイントから反対側のラインまでの距離を計算する。次に、私は4つの値の中で最小のものを選び、それをラインの垂線に適用します。しかし、私が計算した翻訳は、しばしば間違った方向にある。これをどうやって解決するのですか？ #include <ios

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移動物体の衝突検出

私はいくつかの動く物体があると言います。私は彼らの形状（箱、球、円柱のような単純なもの）と時間外の位置関数（非線形）を知っています。私はいつ、どこで他の特定の移動オブジェクト（特殊オブジェクト）と衝突するのかを検出したいと思います。私は、2つのオブジェクトが衝突する宇宙と時間のポイントを検出したライブラリが存在することを望んでいましたが、見つけられませんでした。この問題を解決するための効率的なア