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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这似乎在R中工作(为丑陋道歉,希望看到更好的版本!)。

pnpoly <- function(nvert,vertx,verty,testx,testy){
          c <- FALSE
          j <- nvert 
          for (i in 1:nvert){
              if( ((verty[i]>testy) != (verty[j]>testy)) && 
   (testx < (vertx[j]-vertx[i])*(testy-verty[i])/(verty[j]-verty[i])+vertx[i]))
            {c <- !c}
             j <- i}
   return(c)}

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Like David Segonds' answer suggests I use an approach of angle summation derived from my concave polygon drawing algorithm. It relies of adding up the approximate angles of subtriangles around the point to obtain a weight. A weight around 1.0 means the point is inside the triangle, a weight around 0.0 means outside, a weight around -1.0 is what happens when inside the polygon but in reverse order (like with one of the halves of a bowtie-shaped tetragon) and a weight of NAN if exactly on an edge. The reason it's not slow is that angles don't need to be estimated accurately at all. Holes can be handled by treating them as separate polygons and subtracting the weights.

typedef struct { double x, y; } xy_t;

xy_t sub_xy(xy_t a, xy_t b)
{
    a.x -= b.x;
    a.y -= b.y;
    return a;
}

double calc_sharp_subtriangle_pixel_weight(xy_t p0, xy_t p1)
{
    xy_t rot, r0, r1;
    double weight;

    // Rotate points (unnormalised)
    rot = sub_xy(p1, p0);
    r0.x = rot.x*p0.y - rot.y*p0.x;
    r0.y = rot.x*p0.x + rot.y*p0.y;
    r1.y = rot.x*p1.x + rot.y*p1.y;

    // Calc weight
    weight = subtriangle_angle_approx(r1.y, r0.x) - subtriangle_angle_approx(r0.y, r0.x);

    return weight;
}

double calc_sharp_polygon_pixel_weight(xy_t p, xy_t *corner, int corner_count)
{
    int i;
    xy_t p0, p1;
    double weight = 0.;

    p0 = sub_xy(corner[corner_count-1], p);
    for (i=0; i < corner_count; i++)
    {
        // Transform corner coordinates
        p1 = sub_xy(corner[i], p);

        // Calculate weight for each subtriangle
        weight += calc_sharp_subtriangle_pixel_weight(p0, p1);
        p0 = p1;
    }

    return weight;
}

因此,对于多边形的每一段,都形成一个子三角形,并计算点,然后旋转每个子三角形以计算其近似角度并添加到权重。

调用subtriangle_angle_approx(y, x)可以替换为atan2(y, x) / (2.*pi),但是一个非常粗略的近似值就足够精确了:

double subtriangle_angle_approx(double y, double x)
{
    double angle, d;
    int obtuse;

    if (x == 0.)
        return NAN;

    obtuse = fabs(y) > fabs(x);
    if (obtuse)
        swap_double(&y, &x);

    // Core of the approximation, a very loosely approximate atan(y/x) / (2.*pi) over ]-1 , 1[
    d = y / x;
    angle = 0.13185 * d;

    if (obtuse)
        angle = sign(d)*0.25 - angle;

    return angle;
}

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

计算点p与每个多边形顶点之间的有向角和。如果总倾斜角是360度,那么这个点在里面。如果总数为0,则点在外面。

我更喜欢这种方法,因为它更健壮,对数值精度的依赖更小。

计算交集数量的均匀性的方法是有限的,因为你可以在计算交集数量的过程中“击中”一个顶点。

编辑:顺便说一下,这种方法适用于凹凸多边形。

编辑:我最近在维基百科上找到了一篇关于这个话题的完整文章。

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。

真的很喜欢Nirg发布的解决方案,由bobobobo编辑。我只是让它javascript友好,更容易读懂我的使用:

function insidePoly(poly, pointx, pointy) {
    var i, j;
    var inside = false;
    for (i = 0, j = poly.length - 1; i < poly.length; j = i++) {
        if(((poly[i].y > pointy) != (poly[j].y > pointy)) && (pointx < (poly[j].x-poly[i].x) * (pointy-poly[i].y) / (poly[j].y-poly[i].y) + poly[i].x) ) inside = !inside;
    }
    return inside;
}