有时候我们需要获得矢量边界的空间坐标,然后把它转化为行列坐标,例如使用GDALWarp实现裁剪的时候。下面的代码就是把空间坐标下的矢量多边形转化为行列坐标的矢量多边形。 OGRPolygon* aoiPolygon = (OGRPolygon*)aoiGeometry ...
K means的缺点 昨天记录了使用K means对网格模型进行分割的步骤和一些简单的结果,从昨天的实验结果来看,使用顶点坐标和顶点法向作为K means聚类的特征得到的分割效果总体上还是不错的。分割结束后,每个顶点会被赋予一个分割的标号。 但是,只使用顶点距离作为聚类得到的结果并没有语义,因此可能会得到一些不太好的聚类结果。 如上图所示, 马 模型的右后腿和两条左腿被分割到了同一个类,这使得分 ...
2015-08-13 21:42 0 1921 推荐指数:
有时候我们需要获得矢量边界的空间坐标,然后把它转化为行列坐标,例如使用GDALWarp实现裁剪的时候。下面的代码就是把空间坐标下的矢量多边形转化为行列坐标的矢量多边形。 OGRPolygon* aoiPolygon = (OGRPolygon*)aoiGeometry ...
1、使用ArcGIS打开.mxd地图文件 2、选择【 Geoprocessing 】【ArcToolbox】 3、展开菜单,选中如图所示菜单,双击打开 4、选择对应的辖区节点 5、点击OK后,会在左侧自动生成一个 ...
opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后,能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析,实际上也就是对原图像特征的分析 ...
opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 轮廓是图像处理中非常常见的。对现实中的图像进行采样、色彩变化、灰度变化之后,能够处理得到的是“轮廓”。它直接地反应你了需要分析对象的边界特征。而对轮廓的分析,实际上也就是对原图像特征的分析。 在Opencv中 ...
设有点集E区别:内点、孤立点必属于E,外点必不属于E,边界点、聚点可属于E可不属于E。内点:①属于E②存在一个邻域全含于E外点:①不属于E②存在一个邻域全含于E的补集,即存在一个邻域∩E=∅边界点:全部邻域同时有属于E、不属于E的点聚点:全部邻域都有E的无穷多点孤立点:①属于E②不是聚点,即存在 ...
转载请注明出处 ltr199010@163.com 本人在处理计算几何一些算法时,由于模型有时是由其他软件建模,再读入的,所以经常会遇到获取曲面上的曲线(如边界)以及参数域2D曲线和空间3D曲线之间的转化等问题。今天有人来问我相关的问题,想着还是总结分享一下吧。 1. ...
原文链接 网格分割是什么 网格由顶点和面组成,我们对网格顶点或者面的进行分类,就是网格分割。它是一个分类问题,而分类问题是机器学习里的经典问题。 分割需要对数据进行特征建模,这个建模方法可以是人工的,比如各种几何相关的特征构建;建模方法也可以是自动的,比如深度学习的特征学习方法 ...
以两个圆为例 1. geometry→ create curve→ 选择圆,随便画两个圆 2. block下选择create block,选择第一项,initial block,设置改为2D ...