计算几何及应用(2011版) PDF 高清版

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给大家带来的一篇关于计算几何相关的电子书资源,介绍了关于计算几何、计算几何应用方面的内容,本书是由科学出版社出版,格式为PDF,资源大小15.79MB,汪嘉业编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9分

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计算几何及应用(2011版)
  • 出版社:科学出版社
  • 作者:汪嘉业
  • 大小:15.79MB
  • 类别:计算几何
  • 热度:200
  • 非线性系统设计:微分几何、自适应及鲁棒控制
  • 微分几何初步
  • 画法几何习题集(第五版)
  • 初等几何研究(第2版)
  • 《计算几何与应用》充分介绍了计算几何的基本问题、基本理论和算法。《计算几何与应用》前12章分别介绍了凸包、Voronoi图、三角分割、多边形分割、几何搜索、交叉计算、排列、可见性计算、路径规划等基本计算几何问题和算法。第13章和14章分别讨论了几种随机和并行的计算几何算法。最后一章给出了计算几何的几个实际研究和应用的例子。《计算几何与应用》在重点介绍计算几何基础理论的同时,还重点介绍了简洁、实用、易编程的算法,力求易读易懂,使读者能够应用这些理论和算法。为了方便消化和理解书中的内容,每章末都附有习题和大量参考文献。《计算几何与应用》可以作为高校计算机和应用数学的本科学生、研究生学习计算几何的教材,也可以作为从事计算几何的其他科技研究或应用的参考。

    目录

    • 前言
    • 第一章 引论
    • 1.1 几何基础知识
    • 1.1.1 基本概念
    • 1.1.2 几何对偶
    • 1.2 算法的复杂度
    • 1.2.1 算法复杂度的度量方法
    • 1.2.2 排序时间复杂度的下界
    • 1.3 数据结构
    • 习题
    • 参考文献
    • 第二章 二维凸包
    • 2.1 凸包的定义
    • 2.2 极端点和极端边
    • 2.3 礼品包裹算法
    • 2.4 凸包的快速算法
    • 2.5 Graham算法
    • 2.5.1 基于堆栈的初步算法
    • 2.5.2 算法实现细节的讨论
    • 2.5.3 改进的Graham算法
    • 2.6 下限
    • 2.7 增量算法
    • 2.8 分而治之算法
    • 2.8.1 算法描述
    • 2.8.2 算法分析
    • 习题
    • 参考文献
    • 第三章 凸包扩展
    • 3.1 多面体
    • 3.1.1 引言
    • 3.1.2 正则多面体
    • 3.1.3 多面体的欧拉公式
    • 3.2 三维凸包算法
    • 3.2.1 礼品包裹算法
    • 3.2.2 分而治之算法
    • 3.2.3 增量算法
    • 3.3 简单多边形的凸包计算
    • 3.3.1 计算简单多边形凸包的局部凸算法
    • 3.3.2 简单多边形凸包计算的“陷阱”算法
    • 3.3.3 简单多边形凸包的Melkman算法
    • 3.4 凸包的近似算法
    • 3.4.1 凸包的近似算法
    • 3.4.2 二维凸包近似算法精度的讨论及其在三维扩展
    • 3.4.3 近似凸包算法的应用
    • 3.5 点集的Maxima
    • 3.6 a-shapes
    • 3.7 点集的相关几何图结构
    • 习题
    • 参考文献
    • 第四章 Voronoi图
    • 4.1 基本概念
    • 4.2 半平面
    • 4.3 Voronoi图的基本性质
    • 4.4 Voronoi图的构造方法
    • 4.4.1 增量法
    • 4.4.2 分而治之法
    • 4.4.3 扫描线法
    • 习题
    • 参考文献
    • 第五章 广义Voronoi图
    • 5.1 加权Voronoi图
    • 5.1.1 能量图
    • 5.1.2 加法加权Voronoi图
    • 5.1.3 乘法加权Voronoi图
    • 5.1.4 圆与球的Voronoi图
    • 5.2 高阶Voronoi图
    • 5.2.1 基本概念
    • 5.2.2 基本性质
    • 5.3 最远点Voronoi图
    • 5.3.1 基本概念
    • 5.3.2 基本性质
    • 第六章 点集的Delaunay三角剖分
    • 第七章 多边形剖分
    • 第八章 几何搜索
    • 第九章 相交计算
    • 第十一章 可见多边形与可见图
    • 第十二章 机器人运动规划
    • 第十三章 随机算法第十章 排列
    • 第十四章 并行计算几何
    • 第十五章 计算几何研究和应用举例
       
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    精选笔记:opencv实现图像几何变换

    17小时35分钟前回答

    本文实例为大家分享了opencv实现图像几何变换的具体代码,供大家参考,具体内容如下

    图像伸缩(cv2.resize)

    图像的扩大与缩小有专门的一个函数,cv2.resize(),那么关于伸缩需要确定的就是缩放比例,可以是x与y方向相同倍数,也可以单独设置x与y的缩放比例。另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化,这就又涉及到一个插值问题。那么这个函数中,缩放有几种不同的插值(interpolation)方法,在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默认都是cv2.INTER_LINEAR,比如:

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    img = cv2.imread('d:/1.jpg')
    # 插值:interpolation
    # None本应该是放图像大小的位置的,后面设置了缩放比例,
    #所有就不要了
    res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    #直接规定缩放大小,这个时候就不需要缩放因子
    height,width = img.shape[:2]
    res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    plt.subplot(131)
    plt.imshow(img)
    plt.subplot(132)
    plt.imshow(res1)
    plt.subplot(133)
    plt.imshow(res2)
    plt.show()

    图像平移(cv2.warpAffine)

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    img = cv2.imread('d:/1.jpg')
    H = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
    rows, cols = img.shape[:2]
    res = cv2.warpAffine(img, H, (rows, cols)) # 需要图像、变换矩阵、变换后的大小
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(img)
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(res)
    plt.show()

    图像旋转(逆时针旋转,cv2.warpAffine和cv2.getRotationMatrix2D)

    为了构造这个矩阵,opencv提供了一个函数:

    cv2.getRotationMatrix2D(),这个函数需要三个参数,旋转中心,旋转角度,旋转后图像的缩放比例,比如下例:

    import cv2
     import matplotlib.pyplot as plt
    
     img = cv2.imread('d:/1.jpg')
     rows, cols = img.shape[:2]
     # 第一个参数旋转中心,第二个参数旋转角度,第三个参数:缩放比例
     M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1)
     # 第三个参数:变换后的图像大小
     res = cv2.warpAffine(img, M, (rows, cols))
    
     plt.subplot(121)
     plt.imshow(img)
     plt.subplot(122)
     plt.imshow(res)
     plt.show()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持码农之家。

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    学习笔记

    24小时44分钟前回答

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    本文实例为大家分享了opencv实现图像几何变换的具体代码,供大家参考,具体内容如下 图像伸缩(cv2.resize) 图像的扩大与缩小有专门的一个函数,cv2.resize(),那么关于伸缩需要确定的就是缩放比例,可以是x与y方向相同倍数,也可以单独设置x与y的缩放比例。另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化,这就又涉及到一个插值问题。那么这个函数中,缩放有几种不同的插值(interpolation)方法,在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默认都是cv2.INTER_LINEAR,比如: import cv2import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('d:/1.jpg')# 插值:interpolation# None本应该是放图像大小的位置的,后面设置了……

    23小时48分钟前回答

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