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。


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如果你正在使用谷歌Map SDK,想要检查一个点是否在一个多边形内,你可以尝试使用GMSGeometryContainsLocation。效果很好!!它是这样运作的,

if GMSGeometryContainsLocation(point, polygon, true) {
    print("Inside this polygon.")
} else {
    print("outside this polygon")
}

这里是参考资料:https://developers.google.com/maps/documentation/ios-sdk/reference/group___geometry_utils#gaba958d3776d49213404af249419d0ffd

其他回答

如果你正在寻找一个java脚本库,有一个javascript谷歌maps v3扩展的Polygon类,以检测是否有一个点驻留在它里面。

var polygon = new google.maps.Polygon([], "#000000", 1, 1, "#336699", 0.3);
var isWithinPolygon = polygon.containsLatLng(40, -90);

谷歌扩展Github

当我还是Michael Stonebraker手下的一名研究员时,我做了一些关于这方面的工作——你知道,就是那位提出了Ingres、PostgreSQL等的教授。

我们意识到最快的方法是首先做一个边界框,因为它非常快。如果它在边界框之外,它就在外面。否则,你就得做更辛苦的工作……

如果你想要一个伟大的算法,看看开源项目PostgreSQL的源代码的地理工作…

我想指出的是,我们从来没有深入了解过左撇子和右撇子(也可以表达为“内”和“外”的问题……


更新

BKB's link provided a good number of reasonable algorithms. I was working on Earth Science problems and therefore needed a solution that works in latitude/longitude, and it has the peculiar problem of handedness - is the area inside the smaller area or the bigger area? The answer is that the "direction" of the verticies matters - it's either left-handed or right handed and in this way you can indicate either area as "inside" any given polygon. As such, my work used solution three enumerated on that page.

此外,我的工作使用单独的函数进行“在线”测试。

...因为有人问:我们发现当垂直的数量超过某个数字时,边界盒测试是最好的——如果有必要,在做更长的测试之前做一个非常快速的测试……边界框是通过简单地将最大的x,最小的x,最大的y和最小的y放在一起,组成一个框的四个点来创建的……

另一个提示是:我们在网格空间中进行了所有更复杂的“调光”计算,都是在平面上的正点上进行的,然后重新投影到“真实”的经度/纬度上,从而避免了在经度180线交叉时和处理极地时可能出现的环绕错误。工作好了!

Obj-C版本nirg的答案与样本方法测试点。Nirg的回答对我很有效。

- (BOOL)isPointInPolygon:(NSArray *)vertices point:(CGPoint)test {
    NSUInteger nvert = [vertices count];
    NSInteger i, j, c = 0;
    CGPoint verti, vertj;

    for (i = 0, j = nvert-1; i < nvert; j = i++) {
        verti = [(NSValue *)[vertices objectAtIndex:i] CGPointValue];
        vertj = [(NSValue *)[vertices objectAtIndex:j] CGPointValue];
        if (( (verti.y > test.y) != (vertj.y > test.y) ) &&
        ( test.x < ( vertj.x - verti.x ) * ( test.y - verti.y ) / ( vertj.y - verti.y ) + verti.x) )
            c = !c;
    }

    return (c ? YES : NO);
}

- (void)testPoint {

    NSArray *polygonVertices = [NSArray arrayWithObjects:
        [NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(13.5, 41.5)],
        [NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(42.5, 56.5)],
        [NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(39.5, 69.5)],
        [NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(42.5, 84.5)],
        [NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(13.5, 100.0)],
        [NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(6.0, 70.5)],
        nil
    ];

    CGPoint tappedPoint = CGPointMake(23.0, 70.0);

    if ([self isPointInPolygon:polygonVertices point:tappedPoint]) {
        NSLog(@"YES");
    } else {
        NSLog(@"NO");
    }
}

bobobobo引用的Eric Haines的文章真的很棒。特别有趣的是比较算法性能的表格;角度求和法和其他方法比起来真的很差。同样有趣的是,使用查找网格将多边形进一步细分为“in”和“out”扇区的优化可以使测试非常快,即使是在> 1000条边的多边形上。

不管怎样,现在还为时过早,但我的投票倾向于“交叉”方法,我认为这几乎就是Mecki所描述的。然而,我发现大卫·伯克(David Bourke)对它进行了最简洁的描述和编纂。我喜欢它不需要真正的三角函数,它适用于凸和凹,而且随着边数的增加,它的表现也相当不错。

顺便说一下,这是Eric Haines文章中的一个性能表,在随机多边形上进行测试。

                       number of edges per polygon
                         3       4      10      100    1000
MacMartin               2.9     3.2     5.9     50.6    485
Crossings               3.1     3.4     6.8     60.0    624
Triangle Fan+edge sort  1.1     1.8     6.5     77.6    787
Triangle Fan            1.2     2.1     7.3     85.4    865
Barycentric             2.1     3.8    13.8    160.7   1665
Angle Summation        56.2    70.4   153.6   1403.8  14693

Grid (100x100)          1.5     1.5     1.6      2.1      9.8
Grid (20x20)            1.7     1.7     1.9      5.7     42.2
Bins (100)              1.8     1.9     2.7     15.1    117
Bins (20)               2.1     2.2     3.7     26.3    278

net端口:

    static void Main(string[] args)
    {

        Console.Write("Hola");
        List<double> vertx = new List<double>();
        List<double> verty = new List<double>();

        int i, j, c = 0;

        vertx.Add(1);
        vertx.Add(2);
        vertx.Add(1);
        vertx.Add(4);
        vertx.Add(4);
        vertx.Add(1);

        verty.Add(1);
        verty.Add(2);
        verty.Add(4);
        verty.Add(4);
        verty.Add(1);
        verty.Add(1);

        int nvert = 6;  //Vértices del poligono

        double testx = 2;
        double testy = 5;


        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 = 1;
        }
    }