我一直在寻找 MATLAB 的 python 替代品inpolygon()我发现contains_points是一个不错的选择。 然而,文档有点空洞,没有说明什么类型的数据contains_points期望: contains_points(points, transform=None, radius=0.0) 返回一个bool数组True如果路径包含相应的点。 如果transform 不是None,则路径将在执行测试之前进行转换。
采用python的matplotlib库,里面的Path.contains_points, 该函数十分强大,可以根据任意几个点所组成的多边形,计算新输入的点是否在该多边形内,当然三角形就是其中的一种情况了。 该函数使用示例如下: >>>from matplotlib import path >>>p = path.Path([(0, 0), (1, 0), (1, 1)]) >>>p.contains_point...
print(polygon.contains(point)) 从您提到的方法来看,我只使用了第二种方法path.contains_points,它工作正常。在任何情况下,根据您测试所需的精度,我建议创建一个 numpy bool 网格,其中多边形内的所有节点都为 True(如果不是,则为 False)。如果您要对很多点进行测试,这可能会更快(尽管请注意这依赖于您在“像素...
成员方法contains_point(x, y),判断给定的点是否在这个圆内,如果在,返回True,否则返回False。 成员方法contains(Circle2D),判断给定的圆是否在这个圆内,如果在,返回True,否则返回False。 成员方法overlaps(Circle2D),判断给定的圆是否和这个圆相交,如果相交,返回True,否则返回False。 实现特殊方法__lt__,比较两个...
s1.__contains__('a') False s2.__contains__('a') Tru 3)获取元素 '''获取元素''' s1[0] 1 s2.__getitem__(0) 'a' 4)获取长度 '''获取长度 ''' len(s1) 3 s1.__len__() 3 5)重复拼接 '''重复拼接''' s1*3 (1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3) ...
is_inside = poly1.contains(point) print(f“交集面积:{intersection.area}”) print(f“点是否在多边形内:{is_inside}”) 温馨提示:进行几何运算时,要注意图形的坐标系统要一致,不然结果可能会很奇怪哦! 4. 图形变换 Shapely 还能对图形进行各种变换,比如平移、旋转、缩放等。这在处理地理数据时特别有用: ...
:param points: [N,2] :return: (k,b) 代表方程:y = k*x+b"""points=np.asarray(points) N=points.shape[0] sumx=np.sum(points[:, 0]) sumy= np.sum(points[:, 1]) sumx2= np.sum(points[:, 0] ** 2) sumxy= np.sum(points[:, 0] * points[:, 1]) ...
import cv2import numpy as npimport random#Check if a point is insied a rectangledefrect_contains(rect,point):if point[0] <rect[0]:returnFalseelif point[1]<rect[1]:returnFalseelif point[0]>rect[2]:returnFalseelif point[1] >rect[3]:returnFalsereturnTrue# Draw a pointdefdraw_point(img...
if prepared.contains(point): mask[:] = True else: mask[:] = False return mask xmid = (xmin + xmax) / 2 ymid = (ymin + ymax) / 2 # 散点落在水平和垂直直线上的情况. if xflag or yflag: line = sgeom.LineString([(xmin, ymin), (xmax, ymax)]) ...
poly = pl.Polygon(points2d[ch.vertices]) vs = vo.vertices convexhull_mask = [poly.contains_...