顶点着色聚类
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GDAL 2.2.3顶点着色插件
组合数学的顶点着色插件配合GDAL 2.2.3这个老牌地理数据抽象库,用起来还挺顺手的。抽象数据模型的那套设计逻辑清晰,该有的都有,像数据集、仿射变换、GCPs、元数据这些,接口也比较统一,适合做格式解析相关的东西。
用GDAL坐标系统转换的时候,Affine Geo Transform就有用。比如你搞影像,需要把像素坐标转成真实地理坐标,这一套 API 直接上就行,不用自己再推转换矩阵,省心。
插件本身对接的顶点着色思路也蛮巧,用了点组合数学的小技巧,适合做图像分块、栅格这些。你要是用matlab或Python做遥感图像、地信数据,导出来再跑一波后也方便。
顺带一提,搞控制点(GCPs)的童
算法与数据结构
0
2025-06-25
基于粒子群优化的顶点着色聚类算法及应用
针对数据挖掘中的聚类问题,提出了一种基于粒子群优化的顶点着色聚类算法。通过调整粒子群算法中的参数值,扩展种群的搜索范围,增强群体聚类效果,并使用顶点着色算法进行进一步聚类。改进后的聚类算法应用于识别阿尔兹海默病候选基因,成功识别出Somatostatin、GABRA1、MOG等真实候选基因。
数据挖掘
8
2024-07-12
使用顶点程序的固定功能管线
2001年,nVidia发布了其GeForce3 3D图形卡,这是第一款使用顶点处理器的3D卡。顶点处理器相比硬编码版本具有优势,因为它允许直接访问指令集。首个芯片同时使用了顶点处理器和硬编码部分,以提供向后兼容性,但后来的3D卡只发布了带有可编程顶点处理器的版本。仅具有顶点处理器的3D卡的向后兼容性通过驱动程序解决。由于顶点程序取代了固定功能管线(FFP),为了向后兼容性必须实现固定功能管线作为顶点程序。访问FFP函数的程序员看不到顶点程序的底层结构。选择的3D API是OpenGL 1.4及其顶点程序ARB扩展。实现用于替换FFP的顶点程序需要了解FFP结构和3D图形中的数学操作。
Access
14
2024-08-25
基于 Matlab 的图论着色问题程序
该程序能够实现图论着色问题的可视化与求解。其功能包括:
绘制任意节点数量的空图和完全图
根据用户输入的矩阵绘制对应的图形
计算并输出图的色多项式
Matlab
8
2024-05-23
多边形顶点匹配优化算法2007
多边形顶点匹配优化算法挺有意思的,是在一些复杂的几何图形时。它结合了几种经典的匹配算法优势,比如极小化形变功、轮廓绕行趋势变化和边界局部剖分等,最终设计了一种新的匹配算法。这个算法的厉害之处在于,它能够图形的平移、缩放和旋转等形变问题,确保匹配结果更稳定。通过实验,新算法在多个图形实验中,表现出了相对前几种算法的优势。嗯,如果你需要类似问题,可以参考下这套方法,对你有。
统计分析
0
2025-07-01
matlab小星星代码预科部分着色开发
PreCol是为了在和中实施建议的着色启发式方法。这里列出了基于四种不同图形模型(简单图形模型,二分模型图形,列相交图形和rho-column相交图形)的已实现的着色算法。这些图形模型在和中说明。CIG:列相交图着色。D2Columns:列的距离2着色(来自的算法3.1)。D2Rows:行的距离2着色(来自的算法3.1)。D2RestrictedColumns:列的受限(部分)距离2着色(来自的算法3.1)。D2RestrictedRows:行的受限(部分)距离2着色(算法从3.1开始)。D2RestrictedColumnsNonReq:考虑非要求元素的列的受限(部分)距离2着色(来自的算法
Matlab
16
2024-08-17
删除顶点补丁(fvcIn,removeVerticeList)MATLAB开发指南
此功能用于处理面片数据的FV结构,删除其中重复、未使用和特定顶点。它会识别并删除fvcIn.vertices中与removeVerticeList匹配的顶点,并清除所有引用这些顶点的面片。随后,它会检查并清除其他未使用的顶点,同时更新任何包含在fvcIn中的“facevertexcdata”字段。该函数的设计初衷是在将补丁转换为STL文件之前对其进行修改,解决了从具有未使用顶点的补丁生成的STL文件的相关问题。(注:本功能在MATLAB R2013a版本中开发。)
Matlab
10
2024-08-18
Matlab获取Voronoi多边形顶点和面积
基于 Matlab 获取 Voronoi 多边形图的顶点坐标和面积,仅供参考。
Matlab
7
2024-11-03
图着色问题回溯算法实现C++代码
图着色问题的 main.cpp 代码,思路清晰,结构简单,用的是比较常见的回溯算法。逻辑上没绕弯子,看得明白,改起来也方便。适合想要快速上手图着色算法的你,不管是刷题、做课设,还是当模板直接用,都挺合适。
main.cpp 里的实现用了回溯法,每个节点尝试不同颜色,只要不冲突就继续下一个。典型的递归套路,像数独、N 皇后问题那种思路。代码不长,核心部分就十几行,调试也方便。
实测下来,运行效率还不错,小图瞬间就出结果。配合控制台输出还能看下每一步的尝试过程,挺适合教学演示。如果你想可视化效果,下面这篇关于矢量幅度着色颤动图的文章也值得看看:点击这里。
再进阶一点的,还有Welsh-Powell
算法与数据结构
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2025-06-13
顶点增长算法与数据分析关联研究
顶点增长算法用邻接矩阵描述图形,将一对(k-1) × (k-1)的邻接矩阵合并成k×k的邻接矩阵。该方法通过合并子图的过程来生成结果矩阵:如果删除两个邻接矩阵的最后一行和最后一列后得到相同的子矩阵,则合并M1和M2,将M2的最后一行和最后一列添加到M1中。新矩阵的其余元素要么为0,要么用连接顶点对的合法边标号替换。
算法与数据结构
8
2024-09-21