Лучшее, что я могу сейчас придумать, это метод грубой силы. Просто проверьте расстояния от центра одного объекта до остальных объектов и вручную проверьте, составляют ли расстояния ‹ 300 пикселей.

Если вы хотите это быстро, мы, вероятно, должны сделать это без каких-либо наборов инструментов. Вы можете разумно сделать это с помощью vanilla MATLAB, используя bsxfun. Сначала создайте отдельные массивы для координат X и Y каждого объекта:

points = reshape([objects.centre], 2, []);
X = points(1,:);
Y = points(2,:);

[objects.centre] получает доступ к отдельным координатам каждого centre поля в вашей структуре и распаковывает их в список, разделенный запятыми. Я изменяю форму этого массива так, чтобы он состоял из 2 строк, где первая строка — это координата X, а вторая строка — это координата Y. Я извлекаю строки и помещаю их в отдельные массивы.

Затем создайте две матрицы различий для каждого X и Y, где строки обозначают одну уникальную координату, а столбцы обозначают другую уникальную координату. Значения внутри этой матрицы представляют собой разницу между точкой i в строке i и точкой j в столбце j:

Xdiff = bsxfun(@minus, X.', X);
Ydiff = bsxfun(@minus, Y.', Y);

bsxfun означает Binary Singleton EXpansion FUNction. Если вы знакомы с функцией repmat, она, по сути, копирует матрицы и векторы под капотом, так что оба входных параметра, с которыми вы работаете, имеют одинаковый размер. В данном случае я указываю X или Y в качестве обоих входных данных. Один является транспонированной версией другого. Делая это, bsxfun автоматически транслирует каждый вход, чтобы входы совпадали по измерению. В частности, первый вход представляет собой вектор-столбец X, поэтому он повторяется и складывается по горизонтали столько раз, сколько значений содержится в X.

Аналогично это делается для значения Y. После этого вы выполняете поэлементное вычитание для обоих выходов и получаете покомпонентное вычитание между одной точкой и другой точкой для X и Y, где строка дает вам первую точку, а столбец дает вам вторую точку. В качестве игрушечного примера представьте, что у нас есть X = [1 2 3]. Выполнение вызова bsxfun с использованием приведенного выше кода дает:

>> Xdiff = bsxfun(@minus, [1 2 3].', [1 2 3])

Xdiff =

##  |  1     2     3  
----------------------
 1  |  0    -1    -2
 2  |  1     0    -1
 3  |  2     1     0

Я поместил в вывод несколько дополнительных символов, но они используются исключительно для иллюстрации и в качестве ориентира. Взяв значение строки из столбца ## и вычтя из значения столбца из строки ##, вы получите желаемое вычитание. Например, второй столбец первой строки иллюстрирует 1 - 2 = -1. Вторая строка, третий столбец иллюстрирует 2 - 3 = -1. Если вы сделаете это как для точек X, так и для Y, вы получите покомпонентные расстояния для одной точки по отношению ко всем другим точкам в симметричной матрице.

Вы заметите, что это антисимметричная матрица, где вся диагональ равна 0... имеет смысл, поскольку расстояние одного измерения одной точки относительно самой себя должно быть равно 0. Нижняя левая треугольная часть матрицы - это противоположный знак справа... из-за порядка вычитания. Если вы вычтете точку 1 из точки 2, то обратное вычитание даст вам противоположный знак. Однако давайте предположим, что строки обозначают первый объект, а столбцы — второй объект, поэтому вам следует сосредоточиться на нижней половине.

Теперь вычислите расстояние и убедитесь, что вы установили либо верхнюю, либо нижнюю половину треугольника на NaN, потому что при вычислении расстояния знак игнорируется. Если вы не проигнорируете это, мы обнаружим повторяющиеся взаимодействующие объекты, поэтому взаимодействие объекта 3 и объекта 1 будет отличаться от взаимодействия объекта 1 и объекта 3. или опустите треугольную половину до NaN для следующего шага. Предполагая евклидово расстояние:

dists = sqrt(Xdiff.^2 + Ydiff.^2);
dists(tril(ones(numel(objects))==1)) = NaN;

В первой строке вычисляется евклидово расстояние для всех пар точек, и мы используем tril для извлечения нижней треугольной части матрицы, состоящей из всех логических 1. Извлекая эту матрицу, мы используем ее для установки нижней половины матрицы в NaN. Это позволяет нам пропускать элементы, которые нас не интересуют. Обратите внимание, что я также установил диагональ на 0, потому что нас не интересует расстояние от одного объекта до самого себя.

[I,J] = find(dists < 300);

codes = [[objects(I).code].' [objects(J).code].'];

points = reshape([objects.centre], 2, []);
X = points(1,:);
Y = points(2,:);
Xdiff = bsxfun(@minus, X.', X);
Ydiff = bsxfun(@minus, Y.', Y);
dists = sqrt(Xdiff.^2 + Ydiff.^2);
dists(tril(ones(numel(objects))==1)) = NaN;
[I,J] = find(dists < 300);    
codes = [[objects(I).code].' [objects(J).code].'];

objects(1).centre = [1868 1236];
objects(2).centre = [2000 1000];
objects(3).centre = [1900 1300];
objects(4).centre = [3000 2000];
objects(1).code = 33;
objects(2).code = 34;
objects(3).code = 35;
objects(4).code = 99;

>> format long g
>> dists

dists =

                       NaN          270.407100498489          71.5541752799933          1365.69396278961
                       NaN                       NaN          316.227766016838           1414.2135623731
                       NaN                       NaN                       NaN          1303.84048104053
                       NaN                       NaN                       NaN                       NaN

>> codes

codes =

    33    34
    33    35

for vec = codes.'
    fprintf('Object with code %d interacted with object with code %d\n', vec(1), vec(2));
end

Этот цикл for немного сложен. Малоизвестный факт, что циклы for могут также принимать матрицы< /a>, а переменная index дает вам по одному столбцу каждой матрицы за раз слева направо. Поэтому я транспонировал массив codes так, чтобы каждая пара уникальных кодов стала столбцом. Я просто получаю доступ к первому и второму элементу каждого столбца и распечатываю его.

Object with code 33 interacted with object with code 34
Object with code 33 interacted with object with code 35