我试图创建一个快速的2D点内多边形算法,用于命中测试(例如多边形.contains(p:点))。对有效技术的建议将不胜感激。


当前回答

我认为下面这段代码是最好的解决方案(从这里开始):

int pnpoly(int nvert, float *vertx, float *verty, float testx, float testy)
{
  int i, j, c = 0;
  for (i = 0, j = nvert-1; i < nvert; j = i++) {
    if ( ((verty[i]>testy) != (verty[j]>testy)) &&
     (testx < (vertx[j]-vertx[i]) * (testy-verty[i]) / (verty[j]-verty[i]) + vertx[i]) )
       c = !c;
  }
  return c;
}

参数

nvert:多边形中的顶点数。是否在末端重复第一个顶点在上面的文章中已经讨论过了。 vertx, verty:包含多边形顶点的x坐标和y坐标的数组。 testx, testy:测试点的X坐标和y坐标。

它既简短又高效,适用于凸多边形和凹多边形。如前所述,您应该首先检查边界矩形,并单独处理多边形孔。

这背后的想法很简单。作者描述如下:

我从测试点水平运行一条半无限射线(增加x,固定y),并计算它穿过多少条边。在每个十字路口,光线在内部和外部之间切换。这叫做乔丹曲线定理。

当水平射线穿过任意一条边时,变量c从0变为1,从1变为0。基本上它记录了交叉边的数量是偶数还是奇数。0表示偶数,1表示奇数。

其他回答

Scala版本的解决方案由nirg(假设边界矩形预检查是单独完成的):

def inside(p: Point, polygon: Array[Point], bounds: Bounds): Boolean = {

  val length = polygon.length

  @tailrec
  def oddIntersections(i: Int, j: Int, tracker: Boolean): Boolean = {
    if (i == length)
      tracker
    else {
      val intersects = (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
      oddIntersections(i + 1, i, if (intersects) !tracker else tracker)
    }
  }

  oddIntersections(0, length - 1, tracker = false)
}

您可以通过检查将所需点连接到多边形顶点所形成的面积是否与多边形本身的面积相匹配来实现这一点。

或者你可以检查从你的点到每一对连续的多边形顶点到你的检查点的内角之和是否为360,但我有一种感觉,第一种选择更快,因为它不涉及除法,也不计算三角函数的反函数。

我不知道如果你的多边形内部有一个洞会发生什么,但在我看来,主要思想可以适应这种情况

你也可以把问题贴在数学社区里。我打赌他们有一百万种方法

Java版本:

public class Geocode {
    private float latitude;
    private float longitude;

    public Geocode() {
    }

    public Geocode(float latitude, float longitude) {
        this.latitude = latitude;
        this.longitude = longitude;
    }

    public float getLatitude() {
        return latitude;
    }

    public void setLatitude(float latitude) {
        this.latitude = latitude;
    }

    public float getLongitude() {
        return longitude;
    }

    public void setLongitude(float longitude) {
        this.longitude = longitude;
    }
}

public class GeoPolygon {
    private ArrayList<Geocode> points;

    public GeoPolygon() {
        this.points = new ArrayList<Geocode>();
    }

    public GeoPolygon(ArrayList<Geocode> points) {
        this.points = points;
    }

    public GeoPolygon add(Geocode geo) {
        points.add(geo);
        return this;
    }

    public boolean inside(Geocode geo) {
        int i, j;
        boolean c = false;
        for (i = 0, j = points.size() - 1; i < points.size(); j = i++) {
            if (((points.get(i).getLongitude() > geo.getLongitude()) != (points.get(j).getLongitude() > geo.getLongitude())) &&
                    (geo.getLatitude() < (points.get(j).getLatitude() - points.get(i).getLatitude()) * (geo.getLongitude() - points.get(i).getLongitude()) / (points.get(j).getLongitude() - points.get(i).getLongitude()) + points.get(i).getLatitude()))
                c = !c;
        }
        return c;
    }

}

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

这大概是一个稍微不那么优化的C代码版本,它来自于这个页面。

我的c++版本使用std::vector<std::pair<double, double>>和两个double作为x和y。逻辑应该与原始C代码完全相同,但我发现我的更容易阅读。我不能为表演说话。

bool point_in_poly(std::vector<std::pair<double, double>>& verts, double point_x, double point_y)
{
    bool in_poly = false;
    auto num_verts = verts.size();
    for (int i = 0, j = num_verts - 1; i < num_verts; j = i++) {
        double x1 = verts[i].first;
        double y1 = verts[i].second;
        double x2 = verts[j].first;
        double y2 = verts[j].second;

        if (((y1 > point_y) != (y2 > point_y)) &&
            (point_x < (x2 - x1) * (point_y - y1) / (y2 - y1) + x1))
            in_poly = !in_poly;
    }
    return in_poly;
}

原始的C代码是

int pnpoly(int nvert, float *vertx, float *verty, float testx, float testy)
{
  int i, j, c = 0;
  for (i = 0, j = nvert-1; i < nvert; j = i++) {
    if ( ((verty[i]>testy) != (verty[j]>testy)) &&
     (testx < (vertx[j]-vertx[i]) * (testy-verty[i]) / (verty[j]-verty[i]) + vertx[i]) )
       c = !c;
  }
  return c;
}