Поиск замкнутых областей

1. Строишь триангуляцию, 2. используешь известные алгоритмы.

Получается Делоне + Вороной.

Не совсем в тему, но мб подойдёть.

1. Рендеришь свои отрезки в монохромный растр (который может быть хитрее чем растр, а на самом деле - дескрипторная таблица с размером ячейки равном шагу квантования). 2. Заливаешь дырки (http://tpgit.github.io/Leptonica/seedfill_8c_source.html, хинт, дырка это связная область, которая не связна с границей изображения). 3. Эрозия маленьким структурным элементом, вроде крестик 3х3, чтоб хвосты линий поудалять. 4. Всё что осталось - это и есть твои области.

Строите граф, в котором вершины - точки пересечения, а ребра - куски отрезков между этих точек на плоскости (т.е. если две точки пересечения лежат на одном отрезке, в графе между соответствующими точкам вершинами есть ребро). На графе ищете все циклы, проверяя, чтобы вершины не входили в путь дважды. Каждый уникальный цикл суть замкнутая область. Должно работать)

вот это жесть)

Гы, интересное решение.

не канает. может автору точность нужна

Интересно, ратующие за «точность» товарищи могут аналитически оценить точность нахождения точки пересечения отрезков (хотя бы двух), если вершины заданы float32, float64 итд?

Как бы о том что метод единственный, я и не заявлял, как и о том, что он «точный». Но в каком-то практичном use-case может оказаться полезным.

Интересно, ратующие за «точность» товарищи могут аналитически оценить точность нахождения точки пересечения отрезков (хотя бы двух), если вершины заданы float32, float64 итд?

давай алгоритм и вычислительную модель, оценю.

Стр 244 (раздел Linear Components) в этой книге