📅  最后修改于: 2023-12-03 15:21:55.760000             🧑  作者: Mango
在处理二维图形问题时,有时需要从分别平行于 X 和 Y 轴的 M 和 N 条直线上计算可能的正方形。例如,在图像处理领域中,可以用此方法找到图片中的矩形或正方形。下面介绍一种实现该过程的算法。
假设有M条平行于X轴的直线和N条平行于Y轴的直线。我们可以从每条X轴直线和每条Y轴直线开始,依次考虑其它直线与它的交点,然后检查这些交点是否构成一个正方形。
具体实现方式可以是,遍历所有的直线,并将与当前直线相交的直线按照从左到右或从上到下排列。然后分别计算相邻两条直线之间的距离,如果它们之间的距离相等,那么说明这几条直线上的交点构成一个正方形。
def find_squares(x_lines, y_lines):
"""
从分别平行于 X 和 Y 轴的 M 和 N 条直线中计算可能的正方形
Args:
x_lines: X 轴直线的列表,用二元组表示,如 [(x1, y1), (x2, y2)]
y_lines: Y 轴直线的列表,用二元组表示,如 [(x1, y1), (x2, y2)]
Returns:
一个列表,其中每个元素都是一个由四个二元组组成的列表,表示一个正方形上的四个顶点,如 [((x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)), ...]
"""
squares = []
for x1, y1 in x_lines:
for y2, x2 in y_lines:
intersections = []
for x3, y3 in x_lines:
if x3 != x1:
y4 = y3 - y1 + y2
if (x3, y4) in y_lines:
intersections.append((x3, y4))
for y3, x3 in y_lines:
if y3 != y2:
x4 = x3 - x1 + x2
if (x4, y3) in x_lines:
intersections.append((x4, y3))
if len(intersections) >= 3:
for i in range(len(intersections)):
for j in range(i + 1, len(intersections)):
for k in range(j + 1, len(intersections)):
d1 = (intersections[i][0] - intersections[j][0])**2 + (intersections[i][1] - intersections[j][1])**2
d2 = (intersections[i][0] - intersections[k][0])**2 + (intersections[i][1] - intersections[k][1])**2
d3 = (intersections[j][0] - intersections[k][0])**2 + (intersections[j][1] - intersections[k][1])**2
if d1 == d2 and d1 + d2 == 2 * d3:
squares.append([intersections[i], intersections[j], intersections[k], (2 * intersections[k][0] - intersections[j][0], 2 * intersections[k][1] - intersections[j][1])])
return squares
在这个函数中,我们首先遍历所有的X轴和Y轴直线,然后分别计算与它们相交的其它直线,并将这些直线的交点记录在一个列表中。接下来,我们对所有满足条件的交点进行遍历,检查它们是否是一个正方形上的四个顶点。如果是,就将其添加到结果列表中。
从分别平行于 X 和 Y 轴的 M 和 N 条直线中计算可能的正方形是一个常见的二维图形问题。我们可以使用上述算法,遍历每条直线并计算与它相交的其它直线的交点,然后检查这些交点是否构成一个正方形。虽然该算法的时间复杂度较高,但在实际应用中,可以通过一些优化方式加速算法的执行速度。