凸包python
❶ 氣象 python 二維線性插值
scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan, rescale=False)
官網： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html?highlight=griddata
一維數組，shape為（n，） ，是需要插值的變數數據
如果需要插值的變數var是一個多維數組，則需要轉換成一維的
方法：var.ravel()
values的坐標，shape為（n，D），第一維需要與values長度相同，
D就是values的坐標軸個數
如果是在地圖上，D為2，分別是lon、lat，是values中對應的每個數據的lat和lon
插值過後的新的坐標，shape為(m, D) ，第二維與points的第二維相同
插值方法，有 『linear』, 『nearest』, 『cubic』
nearest：返回最接近插值點的數據點的值
linear：線性插值
cubic：三次樣條
用於填充輸入點凸包之外的請求點的值。如果未提供，則默認值為 nan 。此選項對『nearest』 方法無效。
在執行插值之前將點重新縮放到單位立方體。如果某些輸入維度具有不可比較的單位並且相差許多數量級，這將很有用。
❷ OpenCV-Python系列八：提取圖像輪廓
當你完成圖像分割之後，圖像輪廓檢測往往可以進一步篩選你要的目標，OpenCV中可以使用cv2.findContours來得到輪廓。
補充 ：
再不少場景中，找輪廓的最小外接矩形是基本需求，opencv中minAreaRect得到的是一個帶有旋轉角度信息的rect，可以使用cv2.boxPoints(rect)來將其轉為矩形的四個頂點坐標(浮點類型).你也可以使用cv2.polylines來繪制這樣的輪廓信息
注意findContours參數的變化，在opencv4中，返回值只有contours和hierarchy ，這一點與opencv3中不同。對與輪廓的層級結構，比較難用，雖然可以通過輪廓的層級結構來進行索引你需要的輪廓，不過對於大部分機器視覺應用場景，二值化的結果有時候很難預料，單單通過這種層級關系索引，非常容易出錯。所以，只找最外部結構的 cv2.RETR_EXTERNAL 是不是真香呢？
處理cv2.approxPolyDP()外，你也可以使用cv2.convexHull來求輪廓的近似凸包，其中凸形狀內部--任意兩點連線都在該形狀內部。
clockwise :默認為False,即輪廓為逆時針方向進行排列；
returnPoints :設置為False會返回與凸包上對應的輪廓的點索引值，設置為True，則會返回凸包上的點坐標集，默認為True
對於opencv-python的提取圖像輪廓部分有問題歡迎留言， Have Fun With OpenCV-Python, 下期見。
❸ 電腦程式語言都有哪些啊
電腦程式語言都有哪些啊？
常用的列舉：
程式語言一、C語言
程式語言二、java
程式語言三、c++
程式語言四、php
程式語言五、c#
工業程式語言： A+ | Ada | 組合語言| B | Brain *** | C | C++ | C++/CLI| Cg | COBOL | Eiffel | Erlang | FORTRAN | IronPython | Java | JRuby | Jython | LISP | Oberon | Objective-C| Ocaml | Pascal | Perl | Powerbuilder | Python | QBASIC | R | REXX | Ruby | Self | Smalltalk | SQL | Tcl/Tk | Visual Basic | PHP | C# | F# | J# | Visual Basic .NET
指令碼程式語言： ActionScript | JavaScript | JScript | Nuva | PostScript | VBScript | lua
學術程式語言： APL/J | Haskell | Logo | ML | pascal|Prolog | Scheme | SAC
其他程式語言： ALGOL | BASIC| Clipper | Forth | Mola-2/Mola-3 | MUMPS | PL/I | Simula
程式語言都有哪些？
c,c++,c#,java,javascript,jsp,.,,vb...
這個就多了..但是還是說些主流一點的吧....現在最流行的是 JAVA 和 .NET這兩大平台...朝這兩個方向發展有前途.....但下面這幾個也不差..
C/C++ ,SQL SERVER ,HTML,ASP,C#,XML,VB(淘汰).
你想學游戲開發? 用JAVA還可以啊...
程式語言都有哪些種
1.機器語言電子計算機所使用的是由「0」和「1」組成的二進位制數，二進位制是計算機的語言的基礎。計算機發明之初，人們只能降貴紆尊，用計算機的語言去命令計算機干這干那，一句話，就是寫出一串串由「0」和「1」組成的指令序列交由計算機執行，這種語言，就是機器語言。使用機器語言是十分痛苦的，特別是在程式有錯需要修改時，更是如此。而且，由於每台計算機的指令系統往往各不相同，所以，在一台計算機上執行的程式，要想在另一台計算機上執行，必須另程式設計序，造成了重復工作。但由於使用的是針對特定型號計算機的語言，故而運算效率是所有語言中最高的。機器語言，是第一代計算機語言。2.組合語言
為了減輕使用機器語言程式設計的痛苦，人們進行了一種有益的改進：用一些簡潔的英文字母、符號串來替代一個特定的指令的二進位制串，比如，用「ADD」代表加法，「MOV」代表資料傳遞等等，這樣一來，人們很容易讀懂並理解程式在干什麼，糾錯及維護都變得方便了，這種程式設計語言就稱為組合語言，即第二代計算機語言。然而計算機是不認識這些符號的，這就需要一個專門的程式，專門負責將這些符號翻譯成二進位制數的機器語言，這種翻譯程式被稱為匯編程式。組合語言同樣十分依賴於機器硬體，移植性不好，但效率仍十分高，針對計算機特定硬體而編制的組合語言程式，能准確發揮計算機硬體的功能和特長，程式精煉而質量高，所以至今仍是一種常用而強有力的軟體開發工具。
3.高階語言從最初與計算機交流的痛苦經歷中，人們意識到，應該設計一種這樣的語言，這種語言接近於數學語言或人的自然語言，同時又不依賴於計算機硬體，編出的程式能在所有機器上通用。
程式語言現在都有哪些？
機器語言：純粹的機器程式碼
組合語言：8086匯編、Win32匯編、.NET的匯編
高階語言：
Basic、Pascal、Object Pascal、C、C++、C#、Java、ASP、ASP.NET、Perl、PHP、SQL、FoRTRAN 等等
Visual Basic、Visual Basic.NET、Delphi、Visual C++、C++ Builder、C# Builder、Visual Foxpro 等
程式語言都有哪些演演算法
（一）基本演演算法 : 1.列舉 2.搜尋: 深度優先搜尋 廣度優先搜尋 啟發式搜尋 遺傳演演算法 （二）資料結構的演演算法 （三）數論與代數演演算法 （四）計算幾何的演演算法：求凸包 （五）圖論 演演算法： 1.哈夫曼編碼 2.樹的遍歷 3.最短路徑 演演算法 4.最小生成樹 演演算法 5.最小樹形圖 6.網路流 演演算法 7.匹配演演算法 （六）動態規劃 （七）其他： 1.數值分析 2.加密演演算法 3.排序 演演算法 4.檢索演演算法 5.隨機化演演算法
希望採納
如今都有哪些程式語言
常見語言
C#-Basic-Pascal-C語言-C++-Java-AAuto-易語言-SQL-ASP-PHP
❹ 使用Python 會降低程序員的編程能力嗎
十年前，Pascal。我會精確計算每個數組和變數使用的內存，熟練地用非遞歸方法改寫程序，最短的時間內自己實現各種排序，多源最短路徑，求凸包和相鄰
點，動態規劃，二分圖匹配和網路流演算法等等等等，同時考慮演算法的最壞復雜度和最高項前邊的那個常數。現在，我一個都不記得了是的現在列舉這些名詞我就是在裝逼。
五
年前，C。我會自認為炫酷的使用函數指針，強制類型轉換，goto語句，宏來實現各種技巧（他喵的全是Linux
kernel害的）。我掙扎在多線程，多進程和各種鎖。我試著照ICC出來的匯編改程序。但你讓我不看書寫個紅黑樹出來我是做不到了。現在，你突然讓我寫
個C程序我得想一下語法。（所以這里我還是在裝逼。）
現在，Python。寫之前習慣性搜一下有沒有現成的庫。不會自己去實現圖的數據結構了，因為有NetworkX。不會自己去處理網路通信了，用Redis搞個發布訂閱機制或者乾脆實現個ReST服務都沒幾行代碼。多線程？Gevent搞非同步多簡單速度還比你快。
但是。
十年前我只能刷刷USACO和浙大同濟的Online Judge。AC是最高目標。
五年前我只能寫寫自己用的小軟體系統驅動什麼的，或者通宵寫個大作業。
現在我在研究用Evolutionary Optimisation在雲平台上調度Scientific Workflow。
會什麼和干什麼，你覺得哪個重要？
我
的意思並不是說因為用這些語言所以在干這些事兒，而是確確實實感覺到這些年自己的編程能力（或者說基本功，因為畢竟很多高級的技巧我也會的越來越多）在下
降，而且我認為這和我用的語言越來越高級是有一定關系的。當然語言和做的事之間完全沒什麼必然關系。但是以前的水平高又怎麼樣呢？做出來的不過是沒有人關
心的玩具罷了。即使能力值降低了，不過既然現在在做也可以做更有意義的事了，誰還關心跑分呢。
❺ 如何用python實現凸包演算法
#include #include #include using namespace std; typedef double Type; // 注意下面的fabs(). const int maxn = 1005; const double EPS = 1e-8; const double Pi = acos(-1.0); struct Point { Type x, y; Point () {} Point (Type & x
❻ Python 與深度學習有哪些與建築設計相接軌的可能性
關注這個問題快一周了，到目前來說還是沒發現什麼太大的驚喜。我感覺建築設計界還是要學習一個，不要看到深度學習很火，就弄個大新聞，把這玩意往建築設計上搬呀。
其實深度學習這事兒到底怎麼就能和建築設計掛鉤上？如果單單指「深度學習」，那我的理解是套用了許多層的人工神經網路，這種技術能在建築設計中扮演什麼角色？我目前還真沒發現直接用深度學習這種技術來輔助建築設計的例子。但是如果把題主提問的概念放寬松一點，變成「如何使用機器學習等演算法來幫助建築設計」，那我想還是有比較好的例子的。
機器學習技術是用來讓程序的運行性能隨著輸入量和時間的積累慢慢提高的一種技術。例如你寫了一個程序來預測一棟別墅的房價，這個程序的作用是能根據輸入數據的[城市，街道，區位，面積，戶型，..]等參數預測房價，為了提高程序預測的准確度，你需要先給程序喂一些已經有了估價結果的數據，程序學習一定的數據以後就能自己預測房價了。那麼，這種程序工作的方式和我們做建築設計的工作流程有什麼聯系呢？ 我們做設計時，同樣也是先調研和參考大量同類建築的案例，積累到一定量以後，才能自己動手開始做設計。了解了這一點，便可以設想一種利用機器學習來輔助建築設計的思路：先讓程序學習以前的建築設計方案，然後程序就能自己去做設計了！
這篇2010年的論文 Computer-generated residential building layouts 可以說就是以上思路的典範。作者自稱「使用數據驅動的方式設計了能自動創建視覺效果非常好的建築布局的工具」，但我覺得論文的質量是遠遠超過了這樣謙遜的描述，因為論文實現的思路極大程度借鑒了現實中建築師開展設計工作的流程，而且用了貝葉斯網路這個非常漂亮的數學模型描述了一個建築program在空間中的分布，而貝葉斯網路的訓練數據全部來自真實的建築師的設計方案。個人認為用機器學習的思路去處理建築布局問題相比於過去十年來Shape Grammar的那種Proceral Modeling的思路來得更為正確。
論文是怎麼展開的呢？首先，作者總結了前人工作，說明了以前基於窮舉的演算法都行不通，要在3D空間中去窮舉這么復雜的空間分配問題就和猴子隨意敲鍵盤得到一部莎士比亞作品的難度差不多。接著作者又批判了上個世紀90年代Muller搞的Shape Grammar那一套也不行，因為Shape Grammar就是圖形語法，我們知道，編程語言是是基於有限規則的語法集生成的，而建築設計中這樣的規則條款很難形式化描述，而且會傾向於讓語法數量變得無窮多。順帶一提，幾十年前計算機科學家在攻克語音識別和機器翻譯難題的時候，也是認為自然語言是完全基於有限的規則生成的，但後來才發現行不通，直到後來改成基於統計的方法進行研究後，才有了突破性進展。 那麼shape grammar不適合建築設計的另外一點在於，建築設計不是玩弄圖形變換的游戲，每一個建築空間都有基於功能，心理和效用等因素的考慮。之前也有過用shape grammar分析賴特壁爐式住宅的語法規則的論文，但是應用范圍實在太窄。所以這條路是走不通的。
論文作者認為，做方案，一定要基於人的舒適和心理需求，習慣和社會關系等因素，將他們綜合考量後才會有比較合理的結果。例如，房間的形狀最好是凸包而不要做成凹的，因為在採光上，傢具擺放和視線上方正規整的形體都更優；建築各個功能要形成開放性 - 私密性的梯度，因為這正反映了建築被使用的方式。 為了研究更好的方法，作者去找到了一家建築事務所的建築師們向他們咨詢職業建築師的工作方式，得到了一個特別有用的結論：建築師在初期和客戶咨詢後，在畫平面的詳圖之前，一般都會用泡泡圖來思考問題，而泡泡圖則反映了一個建築方案高度濃縮的信息，包括私密性，房間鄰接關系，採光，業主喜好和文化習俗。
作者最後提到，准備把這個東西運用到更多的建築類型上，例如辦公樓等。如果這玩意兒成熟，再也不用擔心建築師不失業了，偶也！
最後我再說說對這玩意的評價吧。最近幾十年知識工作的自動化簡直如火如荼地吹遍天南地北的各個行業，許多人都擔心低端的勞動職位會不會被取代，例如駕駛汽車，快遞，寫新聞稿，翻譯，速記等等等，這種擔心真的不是毫無理由啊！當優雅簡潔的數學模型遇到計算機這個可以暴力計算的機器，結合起來就創造了一類又一類可成規模復制的智能機器，想想還是讓人後怕的。不過也不用太擔心就是，建築設計行業人所佔的因素還是很大的，很多時候甲方找人做設計，都是看重設計師本身，出了專業能力外，溝通，人格魅力，背景，執照等的背書也是很重要的，不過未來這種建築界持續了很久的行業模式會不會被顛覆就不得而知了。另外，程序也需要吃許多訓練數據才能提高自己的設計修養，在目前來看建築設計的各位同行都把自己搜集的方案當成寶一樣藏著，數據量的大而全也很難保證，不知道以後BIM的普及會不會讓這方面得到改善。
❼ 學習了哪些知識，計算機視覺才算入門
要學習以下計算機視覺的知識才能算入門：
1．圖像生成．（包括成像原理，相機內參數外參數及光學畸變矯正方法，光照，陰影和顏色空間）
2．早期視覺．（包括低通濾波的平滑，中值濾波，高通濾波的圖像增強，圖像變換域，頻域下的濾波，卷積，高斯和拉普拉斯金字塔，圖像紋理）
3．圖像數學形態學處理．（包括腐蝕，膨脹，開運算，閉運算，頂帽運算，骨架提取，擊中擊不中變換）
4．底層視覺．（包括Fast,SITF,SURF,ORB等特徵點，LATCH等描述符，匹配，單應變換，RANSAC，立體視覺，運動中恢復結構SFM）
5.．中層視覺．（包括圖像分割，分水嶺，區域生長，聚類，擬合，霍夫，光流，圖像直方圖，相似度，CamShift，卡爾曼濾波，粒子濾波）
6．高層視覺．（包括配准，輪廓，凸包，深度圖，圖像分類，圖像檢索）
7．頂層視覺．（包括物體識別，人類檢測識別，人體跟蹤，行為識別等）
另外，還要掌握一定的C++，python等語言的編程技術和OpenCV等函數庫的使用
❽ 在python如何實現TIN中凸殼生成演算法
修改config-extensions.def ，在末尾添加如下內容，然後保存退出：
[ClearWindow]
enable=1
enable_editor=0
enable_shell=1
[ClearWindow_cfgBindings]
clear-window=<Control-Key-;>
打開Python的IDLE，options選項中就可以看到增加了Clear shell window ctrl+;。
在IDLE輸入代碼，然後按Ctrl+;（是指Ctrl和;），發現剛輸入代碼可以被清除了。
❾ ug最小包圍體在哪裡
使用情況
球體或包絡方法（Python 中的 geometry_type="SPHERE" 或 geometry_type = "ENVELOPE"）可提供一組 3D 要素所佔據的空間體積的快速表示。
凸包選項（Python 中的 geometry_type="CONVEX_HULL"）能夠提供比球體或包絡方法更為詳細的信息，但不會捕獲輸入要素中的局部凹陷。
凹包選項（Python 中的 geometry_type="CONCAVE_HULL"）可為包圍體形狀提供最詳細的信息，但是運算量很大，不應該與大型輸入數據集合一起使用。
如果生成的最小包圍體表示的是輸入要素組，則用於分隔輸入的欄位將添加到生成的多面體中。如果最小包圍體中包含幾何特徵，則會將以下欄位添加到輸出要素中：