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
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");
}
}
其他回答
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。
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!
当使用qt (qt 4.3+)时,可以使用QPolygon的函数containsPoint
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;
}
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
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