from typing import Iterable

def pnpoly(verts, x, y):
    #check if x and/or y is iterable
    xit, yit = isinstance(x, Iterable), isinstance(y, Iterable)
    #if not iterable, make an iterable of length 1
    X = x if xit else (x, )
    Y = y if yit else (y, )
    #store verts length as a range to juggle j
    r = range(len(verts))
    #final results if x or y is iterable
    results = []
    #traverse x and y coordinates
    for xp in X:
        for yp in Y:
            c = 0 #reset c at every new position
            for i in r:
                j = r[i-1] #set j to position before i
                #store a few arguments to shorten the if statement
                yneq       = (verts[i][1] > yp) != (verts[j][1] > yp)
                xofs, yofs = (verts[j][0] - verts[i][0]), (verts[j][1] - verts[i][1])
                #if we have crossed a line, increment c
                if (yneq and (xp < xofs * (yp - verts[i][1]) / yofs + verts[i][0])):
                    c += 1
            #if c is odd store the coordinates        
            if c%2:
                results.append((xp, yp))
    #return either coordinates or a bool, depending if x or y was an iterable
    return results if (xit or yit) else bool(c%2)

这个python版本是通用的。您可以为True/False结果输入单个x和单个y值，也可以使用x和y的范围来遍历整个点网格。如果使用范围，则返回所有True点的x/y对列表。vertices参数需要一个由x/y对组成的二维Iterable，例如:[(x1,y1)， (x2,y2)，…]

使用示例:

vertices = [(25,25), (75,25), (75,75), (25,75)]
pnpoly(vertices, 50, 50) #True
pnpoly(vertices, range(100), range(100)) #[(25,25), (25,26), (25,27), ...]

实际上，这些都可以。

pnpoly(vertices, 50, range(100)) #check 0 to 99 y at x of 50
pnpoly(vertices, range(100), 50) #check 0 to 99 x at y of 50

简单的解决方案是将多边形划分为三角形，并按这里解释的那样对三角形进行测试

如果你的多边形是凸多边形，可能有更好的方法。把这个多边形看作是无限条线的集合。每一行将空间一分为二。对于每一个点，很容易判断它是在直线的一边还是另一边。如果一个点在所有直线的同一侧，那么它在多边形内。

在C语言的多边形测试中，有一个点没有使用光线投射。它可以用于重叠区域(自我交叉)，请参阅use_holes参数。

/* math lib (defined below) */
static float dot_v2v2(const float a[2], const float b[2]);
static float angle_signed_v2v2(const float v1[2], const float v2[2]);
static void copy_v2_v2(float r[2], const float a[2]);

/* intersection function */
bool isect_point_poly_v2(const float pt[2], const float verts[][2], const unsigned int nr,
                         const bool use_holes)
{
    /* we do the angle rule, define that all added angles should be about zero or (2 * PI) */
    float angletot = 0.0;
    float fp1[2], fp2[2];
    unsigned int i;
    const float *p1, *p2;

    p1 = verts[nr - 1];

    /* first vector */
    fp1[0] = p1[0] - pt[0];
    fp1[1] = p1[1] - pt[1];

    for (i = 0; i < nr; i++) {
        p2 = verts[i];

        /* second vector */
        fp2[0] = p2[0] - pt[0];
        fp2[1] = p2[1] - pt[1];

        /* dot and angle and cross */
        angletot += angle_signed_v2v2(fp1, fp2);

        /* circulate */
        copy_v2_v2(fp1, fp2);
        p1 = p2;
    }

    angletot = fabsf(angletot);
    if (use_holes) {
        const float nested = floorf((angletot / (float)(M_PI * 2.0)) + 0.00001f);
        angletot -= nested * (float)(M_PI * 2.0);
        return (angletot > 4.0f) != ((int)nested % 2);
    }
    else {
        return (angletot > 4.0f);
    }
}

/* math lib */

static float dot_v2v2(const float a[2], const float b[2])
{
    return a[0] * b[0] + a[1] * b[1];
}

static float angle_signed_v2v2(const float v1[2], const float v2[2])
{
    const float perp_dot = (v1[1] * v2[0]) - (v1[0] * v2[1]);
    return atan2f(perp_dot, dot_v2v2(v1, v2));
}

static void copy_v2_v2(float r[2], const float a[2])
{
    r[0] = a[0];
    r[1] = a[1];
}

注意:这是一个不太理想的方法，因为它包含很多对atan2f的调用，但它可能会引起阅读这个线程的开发人员的兴趣(在我的测试中，它比使用线交方法慢23倍)。

当使用qt (qt 4.3+)时，可以使用QPolygon的函数containsPoint

以下是M. Katz基于Nirg方法的答案的JavaScript变体:

function pointIsInPoly(p, polygon) {
    var isInside = false;
    var minX = polygon[0].x, maxX = polygon[0].x;
    var minY = polygon[0].y, maxY = polygon[0].y;
    for (var n = 1; n < polygon.length; n++) {
        var q = polygon[n];
        minX = Math.min(q.x, minX);
        maxX = Math.max(q.x, maxX);
        minY = Math.min(q.y, minY);
        maxY = Math.max(q.y, maxY);
    }

    if (p.x < minX || p.x > maxX || p.y < minY || p.y > maxY) {
        return false;
    }

    var i = 0, j = polygon.length - 1;
    for (i, j; i < polygon.length; j = i++) {
        if ( (polygon[i].y > p.y) != (polygon[j].y > p.y) &&
                p.x < (polygon[j].x - polygon[i].x) * (p.y - polygon[i].y) / (polygon[j].y - polygon[i].y) + polygon[i].x ) {
            isInside = !isInside;
        }
    }

    return isInside;
}

这个问题很有趣。我有另一个可行的想法，不同于这篇文章的其他答案。其原理是利用角度之和来判断目标是在内部还是外部。也就是圈数。

设x为目标点。让数组[0,1，....N]是该区域的所有点。用一条线将目标点与每一个边界点连接起来。如果目标点在这个区域内。所有角的和是360度。如果不是，角度将小于360度。

参考这张图来对这个概念有一个基本的了解:

我的算法假设顺时针是正方向。这是一个潜在的输入:

[[-122.402015, 48.225216], [-117.032049, 48.999931], [-116.919132, 45.995175], [-124.079107, 46.267259], [-124.717175, 48.377557], [-122.92315, 47.047963], [-122.402015, 48.225216]]

下面是实现这个想法的python代码:

def isInside(self, border, target):
degree = 0
for i in range(len(border) - 1):
    a = border[i]
    b = border[i + 1]

    # calculate distance of vector
    A = getDistance(a[0], a[1], b[0], b[1]);
    B = getDistance(target[0], target[1], a[0], a[1])
    C = getDistance(target[0], target[1], b[0], b[1])

    # calculate direction of vector
    ta_x = a[0] - target[0]
    ta_y = a[1] - target[1]
    tb_x = b[0] - target[0]
    tb_y = b[1] - target[1]

    cross = tb_y * ta_x - tb_x * ta_y
    clockwise = cross < 0

    # calculate sum of angles
    if(clockwise):
        degree = degree + math.degrees(math.acos((B * B + C * C - A * A) / (2.0 * B * C)))
    else:
        degree = degree - math.degrees(math.acos((B * B + C * C - A * A) / (2.0 * B * C)))

if(abs(round(degree) - 360) <= 3):
    return True
return False