数据格式：（polygon.txt) 里面含有2个多边形，一行是一个点 0.085, 0.834, 0.024, 0.744, 0, 0.63, 0.024, 0.516, 0.085, 0.427, 0.5, 0.02, 0.675, 0.191, 0.795, 0.071, 0.815, 0.052, 0.835, 0.032, 0.84, 0.026, 0.844, 0.022, 0.856, 0.012, 0.871, 0.005, 0.886, 0.001, 0.903, 0, 0.823, 0.061, 0.823, 0.062, 0.826

openmesh 半边数据结构 多边形网格处理C++函数库 代码包

qml工程中实现圆形、矩形、多边形和直尺的绘制，并且可以通过控制点来改变路径

IdCrop 图像裁切器实用程序，可以将图像裁切为所选的任何多边形，并返回裁切区域的base64。 演示： ： 用法 $ npm install idcrop Java脚本 const IdCrop = require ( "idcrop" ) ; const idcrop = new IdCrop ( { displaySelector : "#display" , toolbarSelector : "#toolbar" , previewSelector : "#preview" } ) ; idcrop . init ( ) ; 配置对象 配置对象中唯一需要的键是显示区域CSS选择器，但是我们有很多配置选项，将在下面列出。 displaySelector CSS选择器，用于显示区域的容器（必需，键入CSS Selector） toolbarSelector

html5 canvas结合css分割图片 引用动画库animal等 播放图片动画 支持三角形 矩形 梯形 横向 竖向 支持火狐浏览器及手机

在对给定数据集进行插值时，使用 convhull 来设置插值区域的边界。 因为 convhull 只会最小化轮廓长度，所以可能会有不需要的插值线（见图）。 hullfit 尝试最小化多边形区域，而不是导致更清晰地拟合给定数据的船体线。

##已弃用此仓库不再在开发中。 请使用实施良好且有据可查的 。 ##关于此仓库Vatti多边形裁剪算法实现，执行多边形布尔运算的并集，交集，差和XOR。 虽然此存储库可用于学术目的。 到目前为止，工作已经完成 适用于自相交多边形和带Kong的多边形。 适用于主题或剪辑TODO中的多面体 剩下的部分仍然是水平边缘的处理和操作的结合与区别。 为了将其扩展为并集和差异，仅需要更改顶点分类规则。 需要合并更多的测试数据。 为了实现vatti算法，我使用了双重循环链表。 我找到了一个，但是我不得不对其进行很多修改。 我正在为排序的双链表寻找可靠的实现。 性能测试。 地图界面上有一个。 我为什么不赞成 Greiner Hormann算法似乎比Vatti算法更好，因为Vatti算法基于众多逻辑条件，因此实现起来并不那么容易。 的似乎很好地实现并记录在案。

计算多边形内最大矩形的c++代码，只有一个头文件，要用到OpenCV+STL，有例程，根据网上代码(QT版C++代码)修改而成，修改内容包括： 1. 把QT的东西用OpenCV和STL替换 2. 去掉了部分bug 3. 注释掉了部分代码 4. 添加了例程和部分注释 使用方法： 1. 配置好OpenCV 2. 包含头文件：InscribedRectangleOfConvexHull.h 2. 运行例程：只要一条语句即可：CConvexHull::test();

在目标检测与识别领域中，我们经常会遇到判断人员、车辆等物体的位置问题。例如，在城市交通中有一段道路因为发生塌陷需要施工，现来往车辆均不可以靠近这段危险道路。l利用搭建交通摄像头和语音报警器的方式，需要24小时不间断识别来往车辆的位置以及是否靠近此区域。 对于这个问题，主要分为两个步骤： 1.摄像头区域中车辆位置的精准定位问题； 2.得到框定坐标后，我们得到可以推理得到框四个角的坐标，并判断它们的重要性（对于车来说4个角重要性平等，而对于行人来说，左下角和右下角坐标视为行人的足部位置，这两点才真实反馈了行人的位置），利用射线法来确定是否闯入的问题。 对于识别目标，我们可以得到这些框定信息： info[[[a1,b1,c1,d1],e1]，[[a2,b2,c2,d2],e2]],a是左上角x坐标，b是左上角y坐标，c是右下角x坐标，d是右下角y坐标，e是置信度。

传单地理围栏 一个基于 Leaflet 的简单地理围栏（多边形创建）工具。 查看。 例子 依赖关系 检查 bower.json 以获取特定的依赖版本 安装 将 dist/leaflet.geofencer.min.js 添加到您的 HTML 文件中。 [removed][removed] 请记住包含依赖项。 它们可以在 bower_components 中找到（排除不需要的文件——Bower 安装包括不必要的）。