凸包python
❶ 气象 python 二维线性插值
scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan, rescale=False)
官网： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html?highlight=griddata
一维数组，shape为（n，） ，是需要插值的变量数据
如果需要插值的变量var是一个多维数组，则需要转换成一维的
方法：var.ravel()
values的坐标，shape为（n，D），第一维需要与values长度相同，
D就是values的坐标轴个数
如果是在地图上，D为2，分别是lon、lat，是values中对应的每个数据的lat和lon
插值过后的新的坐标，shape为(m, D) ，第二维与points的第二维相同
插值方法，有 ‘linear’, ‘nearest’, ‘cubic’
nearest：返回最接近插值点的数据点的值
linear：线性插值
cubic：三次样条
用于填充输入点凸包之外的请求点的值。如果未提供，则默认值为 nan 。此选项对‘nearest’ 方法无效。
在执行插值之前将点重新缩放到单位立方体。如果某些输入维度具有不可比较的单位并且相差许多数量级，这将很有用。
❷ OpenCV-Python系列八：提取图像轮廓
当你完成图像分割之后，图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标，OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓。
补充 ：
再不少场景中，找轮廓的最小外接矩形是基本需求，opencv中minAreaRect得到的是一个带有旋转角度信息的rect，可以使用cv2.boxPoints(rect)来将其转为矩形的四个顶点坐标(浮点类型).你也可以使用cv2.polylines来绘制这样的轮廓信息
注意findContours参数的变化，在opencv4中，返回值只有contours和hierarchy ，这一点与opencv3中不同。对与轮廓的层级结构，比较难用，虽然可以通过轮廓的层级结构来进行索引你需要的轮廓，不过对于大部分机器视觉应用场景，二值化的结果有时候很难预料，单单通过这种层级关系索引，非常容易出错。所以，只找最外部结构的 cv2.RETR_EXTERNAL 是不是真香呢？
处理cv2.approxPolyDP()外，你也可以使用cv2.convexHull来求轮廓的近似凸包，其中凸形状内部--任意两点连线都在该形状内部。
clockwise :默认为False,即轮廓为逆时针方向进行排列；
returnPoints :设置为False会返回与凸包上对应的轮廓的点索引值，设置为True，则会返回凸包上的点坐标集，默认为True
对于opencv-python的提取图像轮廓部分有问题欢迎留言， Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。
❸ 电脑程式语言都有哪些啊
电脑程式语言都有哪些啊？
常用的列举：
程式语言一、C语言
程式语言二、java
程式语言三、c++
程式语言四、php
程式语言五、c#
工业程式语言： A+ | Ada | 组合语言| 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
指令码程式语言： ActionScript | JavaScript | JScript | Nuva | PostScript | VBScript | lua
学术程式语言： APL/J | Haskell | Logo | ML | pascal|Prolog | Scheme | SAC
其他程式语言： ALGOL | BASIC| Clipper | Forth | Mola-2/Mola-3 | MUMPS | PL/I | Simula
程式语言都有哪些？
c,c++,c#,java,javascript,jsp,.,,vb...
这个就多了..但是还是说些主流一点的吧....现在最流行的是 JAVA 和 .NET这两大平台...朝这两个方向发展有前途.....但下面这几个也不差..
C/C++ ,SQL SERVER ,HTML,ASP,C#,XML,VB(淘汰).
你想学游戏开发? 用JAVA还可以啊...
程式语言都有哪些种
1.机器语言电子计算机所使用的是由“0”和“1”组成的二进位制数，二进位制是计算机的语言的基础。计算机发明之初，人们只能降贵纡尊，用计算机的语言去命令计算机干这干那，一句话，就是写出一串串由“0”和“1”组成的指令序列交由计算机执行，这种语言，就是机器语言。使用机器语言是十分痛苦的，特别是在程式有错需要修改时，更是如此。而且，由于每台计算机的指令系统往往各不相同，所以，在一台计算机上执行的程式，要想在另一台计算机上执行，必须另程式设计序，造成了重复工作。但由于使用的是针对特定型号计算机的语言，故而运算效率是所有语言中最高的。机器语言，是第一代计算机语言。2.组合语言
为了减轻使用机器语言程式设计的痛苦，人们进行了一种有益的改进：用一些简洁的英文字母、符号串来替代一个特定的指令的二进位制串，比如，用“ADD”代表加法，“MOV”代表资料传递等等，这样一来，人们很容易读懂并理解程式在干什么，纠错及维护都变得方便了，这种程式设计语言就称为组合语言，即第二代计算机语言。然而计算机是不认识这些符号的，这就需要一个专门的程式，专门负责将这些符号翻译成二进位制数的机器语言，这种翻译程式被称为汇编程式。组合语言同样十分依赖于机器硬体，移植性不好，但效率仍十分高，针对计算机特定硬体而编制的组合语言程式，能准确发挥计算机硬体的功能和特长，程式精炼而质量高，所以至今仍是一种常用而强有力的软体开发工具。
3.高阶语言从最初与计算机交流的痛苦经历中，人们意识到，应该设计一种这样的语言，这种语言接近于数学语言或人的自然语言，同时又不依赖于计算机硬体，编出的程式能在所有机器上通用。
程式语言现在都有哪些？
机器语言：纯粹的机器程式码
组合语言：8086汇编、Win32汇编、.NET的汇编
高阶语言：
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
程式语言都有哪些演算法
（一）基本算法 : 1.列举 2.搜寻: 深度优先搜寻 广度优先搜寻 启发式搜寻 遗传算法 （二）资料结构的算法 （三）数论与代数算法 （四）计算几何的算法：求凸包 （五）图论 算法： 1.哈夫曼编码 2.树的遍历 3.最短路径 算法 4.最小生成树 算法 5.最小树形图 6.网路流 算法 7.匹配算法 （六）动态规划 （七）其他： 1.数值分析 2.加密算法 3.排序 算法 4.检索算法 5.随机化算法
希望采纳
如今都有哪些程式语言
常见语言
C#-Basic-Pascal-C语言-C++-Java-AAuto-易语言-SQL-ASP-PHP
❹ 使用Python 会降低程序员的编程能力吗
十年前，Pascal。我会精确计算每个数组和变量使用的内存，熟练地用非递归方法改写程序，最短的时间内自己实现各种排序，多源最短路径，求凸包和相邻
点，动态规划，二分图匹配和网络流算法等等等等，同时考虑算法的最坏复杂度和最高项前边的那个常数。现在，我一个都不记得了是的现在列举这些名词我就是在装逼。
五
年前，C。我会自认为炫酷的使用函数指针，强制类型转换，goto语句，宏来实现各种技巧（他喵的全是Linux
kernel害的）。我挣扎在多线程，多进程和各种锁。我试着照ICC出来的汇编改程序。但你让我不看书写个红黑树出来我是做不到了。现在，你突然让我写
个C程序我得想一下语法。（所以这里我还是在装逼。）
现在，Python。写之前习惯性搜一下有没有现成的库。不会自己去实现图的数据结构了，因为有NetworkX。不会自己去处理网络通信了，用Redis搞个发布订阅机制或者干脆实现个ReST服务都没几行代码。多线程？Gevent搞异步多简单速度还比你快。
但是。
十年前我只能刷刷USACO和浙大同济的Online Judge。AC是最高目标。
五年前我只能写写自己用的小软件系统驱动什么的，或者通宵写个大作业。
现在我在研究用Evolutionary Optimisation在云平台上调度Scientific Workflow。
会什么和干什么，你觉得哪个重要？
我
的意思并不是说因为用这些语言所以在干这些事儿，而是确确实实感觉到这些年自己的编程能力（或者说基本功，因为毕竟很多高级的技巧我也会的越来越多）在下
降，而且我认为这和我用的语言越来越高级是有一定关系的。当然语言和做的事之间完全没什么必然关系。但是以前的水平高又怎么样呢？做出来的不过是没有人关
心的玩具罢了。即使能力值降低了，不过既然现在在做也可以做更有意义的事了，谁还关心跑分呢。
❺ 如何用python实现凸包算法
#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 与深度学习有哪些与建筑设计相接轨的可能性
关注这个问题快一周了，到目前来说还是没发现什么太大的惊喜。我感觉建筑设计界还是要学习一个，不要看到深度学习很火，就弄个大新闻，把这玩意往建筑设计上搬呀。
其实深度学习这事儿到底怎么就能和建筑设计挂钩上？如果单单指“深度学习”，那我的理解是套用了许多层的人工神经网络，这种技术能在建筑设计中扮演什么角色？我目前还真没发现直接用深度学习这种技术来辅助建筑设计的例子。但是如果把题主提问的概念放宽松一点，变成“如何使用机器学习等算法来帮助建筑设计”，那我想还是有比较好的例子的。
机器学习技术是用来让程序的运行性能随着输入量和时间的积累慢慢提高的一种技术。例如你写了一个程序来预测一栋别墅的房价，这个程序的作用是能根据输入数据的[城市，街道，区位，面积，户型，..]等参数预测房价，为了提高程序预测的准确度，你需要先给程序喂一些已经有了估价结果的数据，程序学习一定的数据以后就能自己预测房价了。那么，这种程序工作的方式和我们做建筑设计的工作流程有什么联系呢？ 我们做设计时，同样也是先调研和参考大量同类建筑的案例，积累到一定量以后，才能自己动手开始做设计。了解了这一点，便可以设想一种利用机器学习来辅助建筑设计的思路：先让程序学习以前的建筑设计方案，然后程序就能自己去做设计了！
这篇2010年的论文 Computer-generated residential building layouts 可以说就是以上思路的典范。作者自称“使用数据驱动的方式设计了能自动创建视觉效果非常好的建筑布局的工具”，但我觉得论文的质量是远远超过了这样谦逊的描述，因为论文实现的思路极大程度借鉴了现实中建筑师开展设计工作的流程，而且用了贝叶斯网络这个非常漂亮的数学模型描述了一个建筑program在空间中的分布，而贝叶斯网络的训练数据全部来自真实的建筑师的设计方案。个人认为用机器学习的思路去处理建筑布局问题相比于过去十年来Shape Grammar的那种Proceral Modeling的思路来得更为正确。
论文是怎么展开的呢？首先，作者总结了前人工作，说明了以前基于穷举的算法都行不通，要在3D空间中去穷举这么复杂的空间分配问题就和猴子随意敲键盘得到一部莎士比亚作品的难度差不多。接着作者又批判了上个世纪90年代Muller搞的Shape Grammar那一套也不行，因为Shape Grammar就是图形语法，我们知道，编程语言是是基于有限规则的语法集生成的，而建筑设计中这样的规则条款很难形式化描述，而且会倾向于让语法数量变得无穷多。顺带一提，几十年前计算机科学家在攻克语音识别和机器翻译难题的时候，也是认为自然语言是完全基于有限的规则生成的，但后来才发现行不通，直到后来改成基于统计的方法进行研究后，才有了突破性进展。 那么shape grammar不适合建筑设计的另外一点在于，建筑设计不是玩弄图形变换的游戏，每一个建筑空间都有基于功能，心理和效用等因素的考虑。之前也有过用shape grammar分析赖特壁炉式住宅的语法规则的论文，但是应用范围实在太窄。所以这条路是走不通的。
论文作者认为，做方案，一定要基于人的舒适和心理需求，习惯和社会关系等因素，将他们综合考量后才会有比较合理的结果。例如，房间的形状最好是凸包而不要做成凹的，因为在采光上，家具摆放和视线上方正规整的形体都更优；建筑各个功能要形成开放性 - 私密性的梯度，因为这正反映了建筑被使用的方式。 为了研究更好的方法，作者去找到了一家建筑事务所的建筑师们向他们咨询职业建筑师的工作方式，得到了一个特别有用的结论：建筑师在初期和客户咨询后，在画平面的详图之前，一般都会用泡泡图来思考问题，而泡泡图则反映了一个建筑方案高度浓缩的信息，包括私密性，房间邻接关系，采光，业主喜好和文化习俗。
作者最后提到，准备把这个东西运用到更多的建筑类型上，例如办公楼等。如果这玩意儿成熟，再也不用担心建筑师不失业了，偶也！
最后我再说说对这玩意的评价吧。最近几十年知识工作的自动化简直如火如荼地吹遍天南地北的各个行业，许多人都担心低端的劳动职位会不会被取代，例如驾驶汽车，快递，写新闻稿，翻译，速记等等等，这种担心真的不是毫无理由啊！当优雅简洁的数学模型遇到计算机这个可以暴力计算的机器，结合起来就创造了一类又一类可成规模复制的智能机器，想想还是让人后怕的。不过也不用太担心就是，建筑设计行业人所占的因素还是很大的，很多时候甲方找人做设计，都是看重设计师本身，出了专业能力外，沟通，人格魅力，背景，执照等的背书也是很重要的，不过未来这种建筑界持续了很久的行业模式会不会被颠覆就不得而知了。另外，程序也需要吃许多训练数据才能提高自己的设计修养，在目前来看建筑设计的各位同行都把自己搜集的方案当成宝一样藏着，数据量的大而全也很难保证，不知道以后BIM的普及会不会让这方面得到改善。
❼ 学习了哪些知识，计算机视觉才算入门
要学习以下计算机视觉的知识才能算入门：
1．图像生成．（包括成像原理，相机内参数外参数及光学畸变矫正方法，光照，阴影和颜色空间）
2．早期视觉．（包括低通滤波的平滑，中值滤波，高通滤波的图像增强，图像变换域，频域下的滤波，卷积，高斯和拉普拉斯金字塔，图像纹理）
3．图像数学形态学处理．（包括腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，顶帽运算，骨架提取，击中击不中变换）
4．底层视觉．（包括Fast,SITF,SURF,ORB等特征点，LATCH等描述符，匹配，单应变换，RANSAC，立体视觉，运动中恢复结构SFM）
5.．中层视觉．（包括图像分割，分水岭，区域生长，聚类，拟合，霍夫，光流，图像直方图，相似度，CamShift，卡尔曼滤波，粒子滤波）
6．高层视觉．（包括配准，轮廓，凸包，深度图，图像分类，图像检索）
7．顶层视觉．（包括物体识别，人类检测识别，人体跟踪，行为识别等）
另外，还要掌握一定的C++，python等语言的编程技术和OpenCV等函数库的使用
❽ 在python如何实现TIN中凸壳生成算法
修改config-extensions.def ，在末尾添加如下内容，然后保存退出：
[ClearWindow]
enable=1
enable_editor=0
enable_shell=1
[ClearWindow_cfgBindings]
clear-window=<Control-Key-;>
打开Python的IDLE，options选项中就可以看到增加了Clear shell window ctrl+;。
在IDLE输入代码，然后按Ctrl+;（是指Ctrl和;），发现刚输入代码可以被清除了。
❾ ug最小包围体在哪里
使用情况
球体或包络方法（Python 中的 geometry_type="SPHERE" 或 geometry_type = "ENVELOPE"）可提供一组 3D 要素所占据的空间体积的快速表示。
凸包选项（Python 中的 geometry_type="CONVEX_HULL"）能够提供比球体或包络方法更为详细的信息，但不会捕获输入要素中的局部凹陷。
凹包选项（Python 中的 geometry_type="CONCAVE_HULL"）可为包围体形状提供最详细的信息，但是运算量很大，不应该与大型输入数据集合一起使用。
如果生成的最小包围体表示的是输入要素组，则用于分隔输入的字段将添加到生成的多面体中。如果最小包围体中包含几何特征，则会将以下字段添加到输出要素中：