如何确定一个点是否在二维三角形中?

通过使用重心坐标的解析解(由Andreas Brinck指出)和:

不是把乘法分布在括号里的项上通过存储相同的项来避免多次计算还原比较(如coproc和Thomas Eding所指出的)

可以最小化“昂贵”操作的数量:

function ptInTriangle(p, p0, p1, p2) {
    var dX = p.x-p2.x;
    var dY = p.y-p2.y;
    var dX21 = p2.x-p1.x;
    var dY12 = p1.y-p2.y;
    var D = dY12*(p0.x-p2.x) + dX21*(p0.y-p2.y);
    var s = dY12*dX + dX21*dY;
    var t = (p2.y-p0.y)*dX + (p0.x-p2.x)*dY;
    if (D<0) return s<=0 && t<=0 && s+t>=D;
    return s>=0 && t>=0 && s+t<=D;
}

代码可以粘贴在Perro Azul jsfiddle中，或者通过点击下面的“运行代码片段”来尝试

导致:

变量“召回”:30 可变存储:7 补充:4 减法:8 乘法:6 部门:没有比较:4

这与Kornel Kisielewicz解决方案(25次召回，1次存储，15次减法，6次乘法，5次比较)相比非常好，如果需要顺时针/逆时针检测(它本身需要6次召回，1次加法，2次减法，2次乘法和1次比较，使用解析解行列式，如rhgb所指出的)，可能会更好。

2015-12-04 17:08:58

我要做的是预先计算三个面法线，

在三维中通过边向量和面法向量的叉乘得到。通过简单地交换分量和负一个，

对于任意一条边的内/外都是边法线和点到点向量的点积，改变符号。重复其他两(或更多)面。

好处:

在同一个三角形上进行多点测试，很多都是预先计算好的。早期拒签的常见情况是外分多内分。(如果点分布偏向一侧，可以先测试这一侧。)

2012-10-29 23:28:23

因为没有JS的答案，顺时针和逆时针解决方案:

function triangleContains(ax, ay, bx, by, cx, cy, x, y) {

    let det = (bx - ax) * (cy - ay) - (by - ay) * (cx - ax)

    return  det * ((bx - ax) * (y - ay) - (by - ay) * (x - ax)) >= 0 &&
            det * ((cx - bx) * (y - by) - (cy - by) * (x - bx)) >= 0 &&
            det * ((ax - cx) * (y - cy) - (ay - cy) * (x - cx)) >= 0    

}

编辑:修正了两个拼写错误(关于符号和比较)。

https://jsfiddle.net/jniac/rctb3gfL/

我在这里使用与上面描述的相同的方法:如果一个点分别位于AB, BC, CA的“同”边，则它在ABC内。

2017-12-08 23:11:28

一个简单的方法是:

找出连接分别指向三角形的三个点顶点和夹角之和这些向量。如果它们的和角度是2*那么点是在三角形里面。

两个解释替代方案的好网站是:

黑卒和沃尔夫勒姆

2010-01-12 14:31:40

python中的其他函数，比Developer的方法更快(至少对我来说)，并受到Cédric Dufour解决方案的启发:

def ptInTriang(p_test, p0, p1, p2):       
     dX = p_test[0] - p0[0]
     dY = p_test[1] - p0[1]
     dX20 = p2[0] - p0[0]
     dY20 = p2[1] - p0[1]
     dX10 = p1[0] - p0[0]
     dY10 = p1[1] - p0[1]

     s_p = (dY20*dX) - (dX20*dY)
     t_p = (dX10*dY) - (dY10*dX)
     D = (dX10*dY20) - (dY10*dX20)

     if D > 0:
         return (  (s_p >= 0) and (t_p >= 0) and (s_p + t_p) <= D  )
     else:
         return (  (s_p <= 0) and (t_p <= 0) and (s_p + t_p) >= D  )

你可以用:

X_size = 64
Y_size = 64
ax_x = np.arange(X_size).astype(np.float32)
ax_y = np.arange(Y_size).astype(np.float32)
coords=np.meshgrid(ax_x,ax_y)
points_unif = (coords[0].reshape(X_size*Y_size,),coords[1].reshape(X_size*Y_size,))
p_test = np.array([0 , 0])
p0 = np.array([22 , 8]) 
p1 = np.array([12 , 55]) 
p2 = np.array([7 , 19]) 
fig = plt.figure(dpi=300)
for i in range(0,X_size*Y_size):
    p_test[0] = points_unif[0][i]
    p_test[1] = points_unif[1][i]
    if ptInTriang(p_test, p0, p1, p2):
        plt.plot(p_test[0], p_test[1], '.g')
    else:
        plt.plot(p_test[0], p_test[1], '.r')

绘制网格需要花费很多时间，但是该网格在0.0195319652557秒内测试，而开发人员代码为0.0844349861145秒。

最后是代码注释:

# Using barycentric coordintes, any point inside can be described as:
# X = p0.x * r + p1.x * s + p2.x * t
# Y = p0.y * r + p1.y * s + p2.y * t
# with:
# r + s + t = 1  and 0 < r,s,t < 1
# then: r = 1 - s - t
# and then:
# X = p0.x * (1 - s - t) + p1.x * s + p2.x * t
# Y = p0.y * (1 - s - t) + p1.y * s + p2.y * t
#
# X = p0.x + (p1.x-p0.x) * s + (p2.x-p0.x) * t
# Y = p0.y + (p1.y-p0.y) * s + (p2.y-p0.y) * t
#
# X - p0.x = (p1.x-p0.x) * s + (p2.x-p0.x) * t
# Y - p0.y = (p1.y-p0.y) * s + (p2.y-p0.y) * t
#
# we have to solve:
#
# [ X - p0.x ] = [(p1.x-p0.x)   (p2.x-p0.x)] * [ s ]
# [ Y - p0.Y ]   [(p1.y-p0.y)   (p2.y-p0.y)]   [ t ]
#
# ---> b = A*x ; ---> x = A^-1 * b
# 
# [ s ] =   A^-1  * [ X - p0.x ]
# [ t ]             [ Y - p0.Y ]
#
# A^-1 = 1/D * adj(A)
#
# The adjugate of A:
#
# adj(A)   =   [(p2.y-p0.y)   -(p2.x-p0.x)]
#              [-(p1.y-p0.y)   (p1.x-p0.x)]
#
# The determinant of A:
#
# D = (p1.x-p0.x)*(p2.y-p0.y) - (p1.y-p0.y)*(p2.x-p0.x)
#
# Then:
#
# s_p = { (p2.y-p0.y)*(X - p0.x) - (p2.x-p0.x)*(Y - p0.Y) }
# t_p = { (p1.x-p0.x)*(Y - p0.Y) - (p1.y-p0.y)*(X - p0.x) }
#
# s = s_p / D
# t = t_p / D
#
# Recovering r:
#
# r = 1 - (s_p + t_p)/D
#
# Since we only want to know if it is insidem not the barycentric coordinate:
#
# 0 < 1 - (s_p + t_p)/D < 1
# 0 < (s_p + t_p)/D < 1
# 0 < (s_p + t_p) < D
#
# The condition is:
# if D > 0:
#     s_p > 0 and t_p > 0 and (s_p + t_p) < D
# else:
#     s_p < 0 and t_p < 0 and (s_p + t_p) > D
#
# s_p = { dY20*dX - dX20*dY }
# t_p = { dX10*dY - dY10*dX }
# D = dX10*dY20 - dY10*dX20

2017-09-25 16:13:20

我在JavaScript中改编的高性能代码(文章如下):

function pointInTriangle (p, p0, p1, p2) {
  return (((p1.y - p0.y) * (p.x - p0.x) - (p1.x - p0.x) * (p.y - p0.y)) | ((p2.y - p1.y) * (p.x - p1.x) - (p2.x - p1.x) * (p.y - p1.y)) | ((p0.y - p2.y) * (p.x - p2.x) - (p0.x - p2.x) * (p.y - p2.y))) >= 0;
}

pointInTriangle(p, p0, p1, p2) -用于逆时针方向的三角形 pointInTriangle(p, p0, p1, p2) -用于顺时针三角形

在jsFiddle(包括性能测试)中，在一个单独的函数中也有缠绕检查。或按下面的“运行代码片段”

受此启发: http://www.phatcode.net/articles.php?id=459

2016-05-13 23:34:09

如何确定一个点是否在二维三角形中?

推荐文章

最新文章

标签