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碰撞检测的圈数很多: 检查大量圈子的碰撞的最佳方法是什么？检测两个圆之间的碰撞非常容易，但是如果我们检查每个组合，那么它就是O（n 2 ），这绝对不是最优解。我们可以假设圆对象具有以下属性：坐标半径速度方向速度是不变的，但方向可以改变。我已经提出了两个解决scheme，但也许有一些更好的解决scheme。解决scheme1 把整个空间分成重叠的方格，只检查同一方格中的圆。方格需要重叠，所以当一个圆从一个方格移动到另一个方格时不会有问题。解决scheme2 开始时需要计算每对圆之间的距离。如果距离很小，那么这些对存储在一个列表中，每次更新都需要检查是否有冲突。如果距离很大，那么在更新之后我们会存储一个碰撞（可以计算出来，因为我们知道距离和速度）。它需要存储在某种优先级队列中。之前计算的更新距离数量需要再次检查后，然后我们执行相同的程序 – 把它放在列表中或再次在优先级队列中。马克·拜尔斯问题的答案这是一款游戏吗？这是为了模拟，但它也可以被视为一个游戏你是否想每n毫秒重新计算一次新的位置，此时还要检查碰撞情况？是的，更新之间的时间是恒定的。你想find发生第一次/每次碰撞的时间？不，我想find每一个碰撞，并发生“事情”发生。准确度有多重要？这取决于你的准确性是什么。我需要检测所有的碰撞。如果很小的快速移动的圈子偶尔可以相互传递，这是一个大问题吗？可以认为速度很小，不会发生。

如何制作一个圆形的UIView: 我想做一个UIView或UIImageView是一个圆圈。或者，我可以改变使用滑块的大小，以及使用pickerview的颜色。

用ggplot2绘制一个圆: 也许这是一个愚蠢的问题，但我找不到在ggplot2的手册也没有“阿姨”谷歌的答案… 如果我有一个中间点和一个直径，如何绘制一个与ggplot2作为附加层的圆？谢谢你的帮助。

如何将一个圆形的面具应用到一个numpy数组？: 我有一个这样的数组： >>> np.ones((8,8)) array([[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1., 1., […]

检测opencv中的半圆: 我正在尝试在图像中检测整圈和半圆。我遵循下面提到的过程：过程映像（包括Canny边缘检测）find轮廓并将其绘制在空白图像上，以便消除不需要的组件。（处理的图像正是我想要的。）使用HoughCircles检测圆圈。这就是我得到的。我试着改变HoughCircles中的参数，但结果并不一致，因为它根据光照和图像中圆圈的位置而变化。我接受或拒绝一个基于它的大小的圆圈。所以结果是不能接受的。另外我有一个很长的“可接受的”圈子列表，所以我需要在HoughCircle params中给予一些补贴。至于整个圆圈，很容易 – 我可以简单地find轮廓的“圆度”。问题是半圈！请在hough变换之前find已编辑的图像