qhull

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C++ CMake的FLANN在vs2012

試圖在Windows 8.1上VS2012建立PCL，所以我可以嘗試我的Kinect集成對Windows V2與它的傳感器構建PCL時failling，但是我似乎遇到了一堆CMake的錯誤，我不知道該怎麼辦。這部分是因爲我不是很熟悉，CMake的，所以我下面其中概述了使用CMake的GUI依賴建設教程here。然而，在整個過程中，我發現唯一正確構建的東西是我在命令行中使用cmake構建的東西。錯誤

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從Qhull輸出中獲取3D Voronoi細胞

我的目標是從Qhull的qvoronoi子例程的輸出中獲得單獨的3D Voronoi細胞（包括頂點和邊緣）。但是，我無法理解voronoi脊（輸出'Fv'）。從輸出的樣本行是： 7 0 1 1 0 4 5 3 第一個數字是在該行的頂點數目，接下來的兩個是由脊分開的頂點的索引，數字的其餘的頂點指標在山脊上。我天真地試圖連接相鄰的頂點（即4->5,5->3,3->1等），它似乎工作，但我不確定這是

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QuickHull最壞情況

QHull（也許其他好的實現QuickHull）在許多情況下工作得非常好，速度很快。然而，我們從理論上知道它的最壞情況可能是O（n^2）。在實踐中，我還沒有看到QHull工作很差的許多維度（即20或100）的數值例子。你知道一個數值例子，其中QHull工作得不好，或者給出了錯誤的結果，或者任何表明它不能在這裏應用的數值例子。

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Qhull（Qhalf）內部點

我正在使用qhull庫來計算半空間的交集。雖然這個問題是凸包問題的一個對偶，但是作爲它的輸入，它需要一個交點的內點。正如他們的網頁here所述，使用線性規劃我們可以找到這樣一個點。但是，即使對於簡單的2D情況，此LP問題也沒有有限的解決方案。在qhull網站上給出的指令有什麼問題嗎？

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沃羅諾伊和勞埃德鬆弛使用Python/SciPy的

如何確定，使用Qhull，這維諾細胞（指數）是「正確的」（由「現有的頂點」的）我試圖使用進行限制放寬LLoyds算法和由scipy.spatial Voronoi生成的輸入（它是Qhull的封裝）。在代碼而言，它看起來像： points = [n for n in itertools.product(xrange(3),xrange(3))] vor = Voronoi(points)

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qhull庫 - C++接口

qhull庫（qhull.org）有幾個例子可以在他的網站上開始，但所有關於C++的信息對我來說都不是很有用。我想做一個簡單的凸點，我從文件中讀取的3D點，我不能使用在調用qhull.exe作爲外部應用程序的網站中建議的技術，因爲我需要根據我在數據點中進行的某些修改製作幾個凸包。我不能找到這樣做，有人可以給我這個任務有所幫助一個簡單的例子嗎？任何信息都會有用。感謝

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Voronoi單元的體積（python）

我在Python 2.7中使用Scipy 0.13.0來計算3D中的一組Voronoi單元。我需要獲得每個單元的體積以用於專有仿真的（去）權重輸出。有沒有簡單的方法來做到這一點 - 這肯定是Voronoi單元的常見問題或常見用法，但我找不到任何東西。以下代碼將運行，並轉儲scipy.spatial.Voronoi manual知道的所有內容。 from scipy.spatial import V

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爲什麼在計算幾個凸包的時候會出現Qhull錯誤？

我正試圖計算10維空間中9個點的凸包。通過scipy界面，我打電話scipy.spatial.ConvexHull(points)並得到QH6214 qhull input error: not enough points(9) to construct initial simplex (need 12) 我認爲無論維度如何，凸包的定義是明確的。這裏發生了什麼？有沒有不同的功能可以解決這個問題？

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在Python中的3D外推（基本上，scipy.griddata擴展到外推）

我在scipy中使用griddata函數來插入3和4維數據。它像一個冠軍一樣工作，除了它返回一堆NaNs，因爲我需要的一些點在輸入數據的範圍之外。由於N-D數據只能用於「線性」模式插值，所以讓griddata做一個外推而不是僅僅返回NaN應該很簡單。有沒有人做過或找到了解決方法？澄清：我有非結構化數據，所以我不能使用任何需要定期網格的功能。謝謝！亞歷

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定期間隔的正交網格Delaunay三角測量（計算拋物面係數）

我想爲輸入x和y座標正交和相對等距的特定情況構建一個Delaunay三角剖分。由於數據尺寸相對較大（1000x1200三角點）並且Qhull算法不知道我的額外正交條件，所以三角測量相對較慢（我的機器上25秒）。因此，我想手動構建一個Delaunay三角剖分，每個已知的四邊形都被細分爲兩個三角形。我明白，這並不總是會導致一個有效的Delaunay三角測量（例如，當x和y步驟明顯不同時），但在我的情