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

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。

求解如下方程组:

p = p0 + (p1 - p0) * s + (p2 - p0) * t

当0 <= s <= 1和0 <= t <= 1以及s + t <= 1时,点p在三角形内。

S,t和1 - S - t称为点p的重心坐标。

这是确定一个点是在三角形的内、外还是在三角形的臂上的最简单的概念。

用行列式确定三角形内的点:

最简单的工作代码:

#-*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

tri_points = [(1,1),(2,3),(3,1)]

def pisinTri(point,tri_points):
    Dx , Dy = point

    A,B,C = tri_points
    Ax, Ay = A
    Bx, By = B
    Cx, Cy = C

    M1 = np.array([ [Dx - Bx, Dy - By, 0],
                    [Ax - Bx, Ay - By, 0],
                    [1      , 1      , 1]
                  ])

    M2 = np.array([ [Dx - Ax, Dy - Ay, 0],
                    [Cx - Ax, Cy - Ay, 0],
                    [1      , 1      , 1]
                  ])

    M3 = np.array([ [Dx - Cx, Dy - Cy, 0],
                    [Bx - Cx, By - Cy, 0],
                    [1      , 1      , 1]
                  ])

    M1 = np.linalg.det(M1)
    M2 = np.linalg.det(M2)
    M3 = np.linalg.det(M3)
    print(M1,M2,M3)

    if(M1 == 0 or M2 == 0 or M3 ==0):
            print("Point: ",point," lies on the arms of Triangle")
    elif((M1 > 0 and M2 > 0 and M3 > 0)or(M1 < 0 and M2 < 0 and M3 < 0)):
            #if products is non 0 check if all of their sign is same
            print("Point: ",point," lies inside the Triangle")
    else:
            print("Point: ",point," lies outside the Triangle")

print("Vertices of Triangle: ",tri_points)
points = [(0,0),(1,1),(2,3),(3,1),(2,2),(4,4),(1,0),(0,4)]
for c in points:
    pisinTri(c,tri_points)

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。

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]。