数据集目录，其中包含CVTP、质心Voronoi镶嵌的示例在周期域（通常是矩形）上定义或超矩形.rar资源-CSDN文库

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197 浏览量 2022-11-13 22:27:23 上传评论收藏 1.01MB RAR 举报

数据集是机器学习和计算机视觉领域中的重要组成部分，它们提供了训练和验证算法所需的真实世界输入。这个特定的数据集，名为“CVTP、质心 Voronoi 镶嵌的示例在周期域（通常是矩形）上定义或超矩形”，显然是针对某种特定的图像处理或模式识别任务设计的。让我们深入探讨一下其中可能包含的知识点。 CVTP（Contour Tracking and Polygonization）是一种图像处理技术，主要用于轮廓追踪和多边形化。在计算机视觉中，它可以帮助提取图像边缘并将其转换为几何形状，如多边形，这在对象识别、图像分割或图像分析中非常有用。这个数据集可能包含了经过CVTP处理的图像样本，用于训练或评估算法在追踪和解析复杂边缘的能力。质心Voronoi镶嵌是地理信息系统和计算几何中的一个概念。Voronoi图（又称狄利克雷分区）是由空间中的一组点（称为种子点）生成的，其中每个点的邻域是所有其他点到该点距离最近的区域。质心Voronoi图是Voronoi图的一种变体，它考虑了每个区域的质量分布，而不仅仅是几何位置。在图像分析中，这种技术可以用于像素聚类、物体识别或者空间数据的组织。此数据集可能包含这样的质心Voronoi图，以便研究如何利用它们来理解和解释图像内容。 “周期域”通常指的是在某些边界条件下的连续区域，比如矩形或超矩形，这暗示了数据集中的图像可能具有重复性或者可以被理解为具有周期性的特征。在图像处理中，这可能涉及到纹理分析、模式识别或卷积神经网络（CNN）的滤波器设计，因为这些方法经常利用图像的局部周期性来提取特征。 “超矩形”是指比普通矩形更复杂的多边形，可能具有不规则的边界。在图像分析中，超矩形方法常用于图像分区或对象分割，通过将图像划分为多个超矩形区域来简化复杂性。这种方法在处理具有复杂形状或不规则边界的目标时特别有效。综合上述信息，我们可以推测这个数据集可能包括以下内容： 1. 经过CVTP处理的图像，展示了对象或边缘的精确多边形表示。 2. 质心Voronoi图，用于描述图像中的像素聚类或物体结构。 3. 在周期域（矩形或超矩形）内定义的图像，可能用于测试算法对周期性特征的敏感性或对边界条件的适应性。 4. 超矩形划分的图像，帮助理解和分割图像内容。这个数据集对研究人员和开发者来说是一个宝贵的资源，他们可以通过它来开发或测试算法在处理CVTP、Voronoi图以及周期性和非矩形结构图像上的性能。无论是训练机器学习模型还是优化计算机视觉算法，这些样本都能提供丰富的数据以推动技术进步。

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# cvt_mod_16_10000.txt # created by routine CVT_MOD_WRITE in CVT_MOD_DATASET.F90 # at January 16 2004 9:19:33.293 AM # # Spatial dimension M = 16 # Number of points N = 10000 # EPSILON (unit roundoff) = 0.119209E-06 # # Initial SEED = 123456789 # # Initialization by UNIFORM. # Sampling by UNIFORM. # Number of sample points = 500000 # Number of sampling iterations = 100 # L2 norm of dataset change on last step = 839.529541 # 0.298709 0.847170 0.966243 0.415946 0.317221 0.173448 0.044961 0.963615 0.110945 0.925519 0.830043 0.798144 0.314505 0.105183 0.257490 0.967386 0.723962 0.171414 0.404134 0.933612 0.712330 0.684742 0.344198 0.835554 0.278106 0.594921 0.933851 0.542026 0.128892 0.607515 0.914150 0.661811 0.255075 0.400605 0.581062 0.422523 0.951688 0.889774 0.586083 0.568919 0.604604 0.496577 0.103130 0.485810 0.161068 0.770213 0.422715 0.332774 0.560871 0.893200 0.425455 0.710637 0.959583 0.755981 0.940762 0.483447 0.237152 0.819088 0.530041 0.406726 0.698783 0.569257 0.921896 0.897861 0.194950 0.313107 0.326741 0.053403 0.132453 0.190026 0.283552 0.289146 0.458599 0.227236 0.234904 0.052816 0.657671 0.875551 0.593483 0.494188 0.534307 0.808264 0.580333 0.763665 0.690294 0.848201 0.420147 0.879953 0.414093 0.900165 0.638365 0.693832 0.783942 0.391778 0.019324 0.701637 0.430149 0.287681 0.663541 0.722265 0.879477 0.782002 0.132646 0.575604 0.846671 0.225884 0.479556 0.168461 0.402495 0.820688 0.713325 0.709891 0.888166 0.538031 0.880269 0.786473 0.167076 0.005409 0.490194 0.797488 0.227989 0.052143 0.494978 0.132308 0.407019 0.816132 0.943036 0.453597 0.458190 0.418852 0.960561 0.835306 0.058806 0.595411 0.125142 0.214595 0.875242 0.715859 0.967746 0.884212 0.619565 0.047226 0.722264 0.401479 0.705158 0.233175 0.545635 0.030223 0.309821 0.592417 0.998628 0.194560 0.740642 0.317387 0.087778 0.251149 0.474320 0.744914 0.854159 0.501522 0.456189 0.444731 0.095594 0.771470 0.900362 0.853412 0.333558 0.318841 0.589554 0.789004 0.689276 0.399431 0.326715 0.227469 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