有没有一种简单的方法来确定一个点是否在三角形内?是2D的，不是3D的。
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由andreasdr和Perro Azul发布的重心方法的c#版本。我添加了一个检查，当s和t有相反的符号(而且都不为零)时，放弃面积计算，因为潜在地避免三分之一的乘法成本似乎是合理的。
public static bool PointInTriangle(Point p, Point p0, Point p1, Point p2)
{
var s = (p0.X - p2.X) * (p.Y - p2.Y) - (p0.Y - p2.Y) * (p.X - p2.X);
var t = (p1.X - p0.X) * (p.Y - p0.Y) - (p1.Y - p0.Y) * (p.X - p0.X);
if ((s < 0) != (t < 0) && s != 0 && t != 0)
return false;
var d = (p2.X - p1.X) * (p.Y - p1.Y) - (p2.Y - p1.Y) * (p.X - p1.X);
return d == 0 || (d < 0) == (s + t <= 0);
}
2021年更新:这个版本正确处理任意一个缠绕方向(顺时针和逆时针)指定的三角形。请注意，对于恰好位于三角形边缘上的点，本页上的一些其他答案会给出不一致的结果，这取决于三角形三个点的排列顺序。这些点被认为是“在”三角形中，这段代码正确地返回true，而不管缠绕方向如何。
其他回答
如果你正在寻找速度，这里有一个方法可能会帮助你。
对三角形顶点的纵坐标进行排序。这最多需要三次比较。设Y0 Y1 Y2是三个排好序的值。通过画三条水平线，你可以把这个平面分成两个半平面和两块平板。设Y为查询点的纵坐标。
if Y < Y1
if Y <= Y0 -> the point lies in the upper half plane, outside the triangle; you are done
else Y > Y0 -> the point lies in the upper slab
else
if Y >= Y2 -> the point lies in the lower half plane, outside the triangle; you are done
else Y < Y2 -> the point lies in the lower slab
又花费了两次比较。如你所见，在“边界板”之外的点可以快速拒绝。
可选地，您可以在横坐标上提供一个测试，以便在左侧和右侧快速拒绝(X <= X0'或X >= X2')。这将同时实现一个快速的包围框测试，但您还需要在横坐标上排序。
最终，你需要计算给定点的符号，相对于三角形的两边，划定相关的板(上或下)。该测试形式为:
((X - Xi) * (Y - Yj) > (X - Xi) * (Y - Yj)) == ((X - Xi) * (Y - Yk) > (X - Xi) * (Y - Yk))
关于i, j, k组合的完整讨论(根据排序的结果，有六种组合)超出了这个答案的范围，“留给读者练习”;为了提高效率，它们应该被硬编码。
如果您认为这个解决方案很复杂，请注意，它主要涉及简单的比较(其中一些可以预先计算)，加上6个减法和4个乘法，以防边界盒测试失败。后者的代价是难以克服的，因为在最坏的情况下，你无法避免将测试点与两边进行比较(在其他答案中，没有哪种方法的代价更低，有些方法的代价更低，比如15个减法和6个乘法，有时是除法)。
更新: 用剪切变换更快
如上所述，您可以使用两次比较快速定位由三个顶点纵坐标分隔的四个水平带之一内的点。
您可以选择执行一个或两个额外的X测试来检查边界框(虚线)的内部性。
然后考虑X'= X - m Y, Y' = Y给出的“剪切”变换，其中m是最高边的斜率DX/DY。这个变换会使三角形的这条边是垂直的。因为你知道你在中间水平线的哪一边，所以只用三角形的一条边来测试符号就足够了。
假设你预先计算了斜率m，以及剪切三角形顶点的X'和边方程的系数X = m Y + p，你将需要在最坏的情况下
纵向分类的两个纵坐标比较; 可选的一个或两个横坐标比较用于边界框拒绝; 计算X' = X - m Y; 与剪切三角形的横坐标作一两次比较; 一个符号测试X >< m' Y + p'对剪切三角形的相关边。
有一些恼人的边条件，即一个点恰好在两个相邻三角形的公共边上。这个点不可能在两个三角形中，也不可能不在两个三角形中。你需要一种任意但一致的方式来分配点。例如，画一条横线穿过这个点。如果这条直线与三角形的另一边在右侧相交，则该点被视为在三角形内。如果交点在左边，则该点在外面。
如果该点所在的直线是水平的，则使用above/below。
如果该点位于多个三角形的公共顶点上，则使用该点与中心点形成的角最小的三角形。
更有趣的是:三个点可以在一条直线上(零度)，例如(0,0)-(0,10)-(0,5)。在三角剖分算法中，“耳朵”(0,10)必须被切掉，生成的“三角形”是直线的退化情况。
我只是想用一些简单的向量数学来解释安德里亚斯给出的重心坐标解，它会更容易理解。
区域A定义为s * v02 + t * v01给出的任意向量，条件s >= 0, t >= 0。如果三角形v0 v1 v2内的任意一点，它一定在区域A内。
如果进一步限制s, t属于[0,1]。得到包含s * v02 + t * v01的所有向量的区域B，条件s, t属于[0,1]。值得注意的是，区域B的下部是三角形v0, v1, v2的镜像。问题来了，我们是否可以给定一定的s和t条件，来进一步排除区域B的低部分。
假设我们给出一个值s, t在[0,1]内变化。在下图中，点p位于v1v2的边缘。s * v02 + t * v01的所有向量沿着虚线通过简单向量和得到。在v1v2和虚线交点p处，我们有:
（1-S）|V0v2|/ |v0v2|= tp|v0v1|/ |v0v1|
得到1 - s = tp，然后1 = s + tp。如果任意t > tp，即1 < s + t where在双虚线上，则该向量在三角形外，任意t <= tp，即1 >= s + t where在单虚线上，则该向量在三角形内。
如果我们给出[0,1]中的任意s，对应的t必须满足1 >= s + t，对于三角形内的向量。
最后我们得到v = s * v02 +t * v01, v在三角形内，条件s, t, s+t属于[0,1]。然后翻译到点，我们有
P - p0 = s * (p1 - p0) + t * (p2 - p0)， and s, t, s + t in [0,1]
和Andreas解方程组的解是一样的 P = p0 + s * (p1 - p0) + t * (p2 - p0)，带s, t, s + t属于[0,1]。
一般来说，最简单(也是最优)的算法是检查由边创建的半平面的哪一边是点。
以下是关于GameDev的一些高质量信息，包括性能问题。
这里有一些代码让你开始:
float sign (fPoint p1, fPoint p2, fPoint p3)
{
return (p1.x - p3.x) * (p2.y - p3.y) - (p2.x - p3.x) * (p1.y - p3.y);
}
bool PointInTriangle (fPoint pt, fPoint v1, fPoint v2, fPoint v3)
{
float d1, d2, d3;
bool has_neg, has_pos;
d1 = sign(pt, v1, v2);
d2 = sign(pt, v2, v3);
d3 = sign(pt, v3, v1);
has_neg = (d1 < 0) || (d2 < 0) || (d3 < 0);
has_pos = (d1 > 0) || (d2 > 0) || (d3 > 0);
return !(has_neg && has_pos);
}
通过使用重心坐标的解析解(由Andreas Brinck指出)和:
不是把乘法分布在括号里的项上 通过存储相同的项来避免多次计算 还原比较(如coproc和Thomas Eding所指出的)
可以最小化“昂贵”操作的数量:
function ptInTriangle(p, p0, p1, p2) {
var dX = p.x-p2.x;
var dY = p.y-p2.y;
var dX21 = p2.x-p1.x;
var dY12 = p1.y-p2.y;
var D = dY12*(p0.x-p2.x) + dX21*(p0.y-p2.y);
var s = dY12*dX + dX21*dY;
var t = (p2.y-p0.y)*dX + (p0.x-p2.x)*dY;
if (D<0) return s<=0 && t<=0 && s+t>=D;
return s>=0 && t>=0 && s+t<=D;
}
代码可以粘贴在Perro Azul jsfiddle中，或者通过点击下面的“运行代码片段”来尝试
var ctx = $("canvas")[0].getContext("2d"); var W = 500; var H = 500; var point = { x: W / 2, y: H / 2 }; var triangle = randomTriangle(); $("canvas").click(function(evt) { point.x = evt.pageX - $(this).offset().left; point.y = evt.pageY - $(this).offset().top; test(); }); $("canvas").dblclick(function(evt) { triangle = randomTriangle(); test(); }); test(); function test() { var result = ptInTriangle(point, triangle.a, triangle.b, triangle.c); var info = "point = (" + point.x + "," + point.y + ")\n"; info += "triangle.a = (" + triangle.a.x + "," + triangle.a.y + ")\n"; info += "triangle.b = (" + triangle.b.x + "," + triangle.b.y + ")\n"; info += "triangle.c = (" + triangle.c.x + "," + triangle.c.y + ")\n"; info += "result = " + (result ? "true" : "false"); $("#result").text(info); render(); } function ptInTriangle(p, p0, p1, p2) { var A = 1/2 * (-p1.y * p2.x + p0.y * (-p1.x + p2.x) + p0.x * (p1.y - p2.y) + p1.x * p2.y); var sign = A < 0 ? -1 : 1; var s = (p0.y * p2.x - p0.x * p2.y + (p2.y - p0.y) * p.x + (p0.x - p2.x) * p.y) * sign; var t = (p0.x * p1.y - p0.y * p1.x + (p0.y - p1.y) * p.x + (p1.x - p0.x) * p.y) * sign; return s > 0 && t > 0 && (s + t) < 2 * A * sign; } function render() { ctx.fillStyle = "#CCC"; ctx.fillRect(0, 0, 500, 500); drawTriangle(triangle.a, triangle.b, triangle.c); drawPoint(point); } function drawTriangle(p0, p1, p2) { ctx.fillStyle = "#999"; ctx.beginPath(); ctx.moveTo(p0.x, p0.y); ctx.lineTo(p1.x, p1.y); ctx.lineTo(p2.x, p2.y); ctx.closePath(); ctx.fill(); ctx.fillStyle = "#000"; ctx.font = "12px monospace"; ctx.fillText("1", p0.x, p0.y); ctx.fillText("2", p1.x, p1.y); ctx.fillText("3", p2.x, p2.y); } function drawPoint(p) { ctx.fillStyle = "#F00"; ctx.beginPath(); ctx.arc(p.x, p.y, 5, 0, 2 * Math.PI); ctx.fill(); } function rand(min, max) { return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; } function randomTriangle() { return { a: { x: rand(0, W), y: rand(0, H) }, b: { x: rand(0, W), y: rand(0, H) }, c: { x: rand(0, W), y: rand(0, H) } }; } <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/1.9.1/jquery.min.js"></script> <pre>Click: place the point. Double click: random triangle.</pre> <pre id="result"></pre> <canvas width="500" height="500"></canvas>
导致:
变量“召回”:30 可变存储:7 补充:4 减法:8 乘法:6 部门:没有 比较:4
这与Kornel Kisielewicz解决方案(25次召回，1次存储，15次减法，6次乘法，5次比较)相比非常好，如果需要顺时针/逆时针检测(它本身需要6次召回，1次加法，2次减法，2次乘法和1次比较，使用解析解行列式，如rhgb所指出的)，可能会更好。
