Code source de mlstatpy.image.detection_segment.geometrie

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Définition de petits éléments géométriques tels que les points
et les segments, implemente également des opérations standard
telles le produit scalaire entre deux vecteurs, ...


:githublink:`%|py|8`
"""
import math
import copy
import numpy


[docs]class Point: """ Définit un point de l'image ou un vecteur, deux coordonnées *x* et *y* qui sont réelles. :githublink:`%|py|17` """ __slots__ = "x", "y"
[docs] def __init__(self, x, y): """ constructeur :githublink:`%|py|21` """ self.x = x self.y = y
[docs] def __str__(self): """ permet d'afficher un point avec l'instruction print :githublink:`%|py|26` """ return '({0},{1})'.format(self.x, self.y)
[docs] def __repr__(self): """ usuel :githublink:`%|py|30` """ return Point(self.x, self.y)
[docs] def normalise(self): """ normalise le vecteur, sa norme devient 1 :githublink:`%|py|34` """ v = self.x * self.x + self.y * self.y v = math.sqrt(v) if v > 0: # evite les erreurs si sa norme est nulle self.x /= v self.y /= v
[docs] def scalairek(self, k: float): """ Mulitplication par un scalaire. :param k: float :githublink:`%|py|46` """ self.x *= k self.y *= k
[docs] def norme(self) -> float: """ Retourne la norme. :return: float (norm) :githublink:`%|py|55` """ return math.sqrt(self.x * self.x + self.y * self.y)
[docs] def as_array(self): """ Convertit en array. :githublink:`%|py|61` """ return numpy.array([self.x, self.y])
[docs] def scalaire(self, k: 'Point') -> float: """ Calcule le produit scalaire. :param k: :class:`Point <mlstatpy.image.detection_segment.geometrie.Point>` :return: float :githublink:`%|py|70` """ return self.x * k.x + self.y * k.y
[docs] def __iadd__(self, ad): """ ajoute un vecteur à celui-ci :githublink:`%|py|74` """ self.x += ad.x self.y += ad.y return self
[docs] def __add__(self, ad): """ ajoute un vecteur a celui-ci :githublink:`%|py|80` """ return Point(self.x + ad.x, self.y + ad.y)
[docs] def arrondi(self) -> 'Point': """ retourne les coordonnées arrondies à l'entier le plus proche :githublink:`%|py|86` """ return Point(int(self.x + 0.5), int(self.y + 0.5))
[docs] def __sub__(self, p): """ soustraction de deux de vecteurs :githublink:`%|py|90` """ return Point(self.x - p.x, self.y - p.y)
[docs] def angle(self): """ retourne l'angle du vecteur :githublink:`%|py|94` """ return math.atan2(self.y, self.x)
[docs] def __eq__(self, a) -> bool: """ retourne True si les deux points ``self`` et ``a`` sont egaux, False sinon :githublink:`%|py|99` """ return self.x == a.x and self.y == a.y
[docs]class Segment: """ Définit un segment, soit deux :class:`Point <mlstatpy.image.detection_segment.geometrie.Point>`. :githublink:`%|py|106` """ # voir le commentaire associees a la ligne contenant __slots__ # dans la classe Point __slots__ = "a", "b"
[docs] def __init__(self, a, b): """ constructeur, pour éviter des erreurs d'etourderie, on crée des copies des extrémités a et b, comme ce sont des classes, une simple affectation ne suffit pas :githublink:`%|py|117` """ self.a, self.b = copy.copy(a), copy.copy(b)
[docs] def __str__(self) -> str: """ permet d'afficher le segment avec l'instruction print :githublink:`%|py|121` """ return "[{0},{1}]".format(self.a, self.b)
[docs] def directeur(self) -> Point: """ retourne le vecteur directeur du segment, ce vecteur est norme :githublink:`%|py|126` """ p = Point(self.b.x - self.a.x, self.b.y - self.a.y) p.normalise() return p
[docs] def normal(self) -> float: """ retourne le vecteur normal du segment, ce vecteur est norme :githublink:`%|py|133` """ p = Point(self.a.y - self.b.y, self.b.x - self.a.x) p.normalise() return p
[docs] def first(self): """ Retourne la première extrémité. :githublink:`%|py|139` """ return self.a
[docs] def last(self): """ Retourne la seconde extrémité. :githublink:`%|py|143` """ return self.b