距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像[1]（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。 按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距
为了使得路径规划的结果居中，需要使用距离地图，下边总结几种方法。 1.jps3d中的距离地图 https://github.com/KumarRobotics/jps3d 具体算法没有研究，耗时太长了。基于搜索的方法倒是可以借鉴，通过在A*搜索中，g值添加距离障碍物的权重，可以达到路线原理或者贴近障碍物的效果。 2.Fies
某天无聊，脑子里突然蹦出一个小问题： 给定一个矩形平面，有\(n\)个相同功率的通信基站，请在平面上求出信号最弱的位置 或者说，有\(n\)个点，找出一个位置，使其离这些点中最近的点最远 是不是一个很简单的小问题呢 引入Voronoi图，定义法 对于平面上每个位置，都能找到离其距离最近的一个点。反
Voronoi图是通过Delaunay三角网得到的，所以我们先来介绍一下Delaunay三角网的两个重要的性质： Delaunay三角网是由一个一个的三角形构成的，其中三角形中的每一个顶点都是Voronoi点集中的点。 1、空外接圆性质：在由点集S构成的Delaunay三角网中，每个三角形的外接圆均不包含点集S中的其
遵循这两个资源： > Boost basic tutorial > SO Question 我用提升写了一个Delaunay三角剖分.如果点坐标是积分的,它可以正常工作(我生成了几个随机测试,但没有观察到错误).但是,如果这些点是非整数的,我会发现许多不正确的三角剖分,边缘缺失或边缘错误. 例如,此图像已使用舍入值构建
所以我使用的是函数voronoi_plot_2d(),这是SciPy的一部分,当我绘制我的图时,我得到了下图,其中一些在集群之间有一些实线边界,一些有虚线边框. (隐藏每个群集的散点图) 他们背后有不同的含义吗？如果它们是同一个东西,我怎么能指定我只想绘制实线边框？文档(http://scipy.github.io/dev
今天是个好日子, 我有以下代码段： import numpy as np from random import randint import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d NUM_OF_POINTS = 20 points = [] for i in range (0, NUM_OF_POINTS): points.append([randint(0, 5
