如何用代码表示图像上的一个范围？并看一个点是否在该范围内？

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这是一个创建于 2046 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

有一张底图，希望能在上面用代码表示一个范围，并计算一个坐标是否在该范围内，怎么办？

目前的思路是用几个长方形和圆形拼接，但是很不精确，有更好的方法吗？

范围

底图

代码

长方形

15 条回复 • 2020-06-08 10:53:37 +08:00

Latin

2020 年 6 月 5 日

绘制多边形啊

sivacohan

PRO

2020 年 6 月 5 日

python cv2
图像就是一个二维数组，你就是检查数组里面某个特征点是否落在指定的 Index 范围。

Latin

2020 年 6 月 5 日

判断点是否在多边形区域内的方法
https://paste.ubuntu.com/p/dbPJBCcf7j/

MLLB

2020 年 6 月 5 日

numpy.array

U7Q5tLAex2FI0o0g

2020 年 6 月 5 日

针对凸多边形，任意形状，任意边数，只需要知道连续的顶点的坐标，[x0,y0],[x1,y1]...[xn,yn]
对任意点[x,y]，有一套算法可以得出[x,y]是否在多边形范围内

arrow8899

2020 年 6 月 5 日

point in polygon 问题，github 上搜一大把
https://www.algorithms-and-technologies.com/point_in_polygon/
不过要注意一些特殊情况，比如点重合，点在边上等，然后结合需求修改代码。

RealMadrid

2020 年 6 月 6 日

用 python 的话,可以用 matplotlib 里面 path,来判断点是否在一个多边形里
from matplotlib import path
def is_point_in_polygon(point, polygon):
p = path.Path(polygon)
return p.contains_point(point)

qile1

2020 年 6 月 6 日 via Android

图像转为坐标点，然后判断两次 x 和 y 是否大于最大值是不是就可以，这个点你如何获取？

qile1

2020 年 6 月 6 日 via Android

https://www.v2ex.com/t/674900#;
楼上几位大佬能不能帮看看我这个问题，谢谢

aguesuka

2020 年 6 月 6 日

这是个很大的问题，计算机图形学的核心问题之一

tblxdezhu

2020 年 6 月 7 日

楼上的都不知道这个库吗？ Shapely，实例化 Point
文档在此： https://shapely.readthedocs.io/en/latest/manual.html

necomancer

2020 年 6 月 8 日

1. 获取区域 pointcloud 的坐标，这个想办法，或者找现成工具例如 datathief;
2. 用 scipy 的 convex hull 模块生成 hull = convexhull(pointcloud)；
3. 判断使用 point_in_hull = np.allclose([p.dot(_[:-1]) for _ in hull.equations],0)

如果不是用 Point cloud 表示一个奇怪的形状，而是有方程描述，直接用方程。尤其对形状有线性方程描述，直接使用上述的 3 就可以了。

necomancer

2020 年 6 月 8 日

不是数据坐标的话，就用像素坐标

necomancer

2020 年 6 月 8 日

我弄错了一个地方……sorry，应该是 np.all(hull.equations[:,:-1].dot(p) + hull.equations.T[-1] < 0)

The convex hull of a point set P is the smallest convex set that contains P. If P is finite, the convex hull defines a matrix A and a vector b such that for all x in P, Ax+b <= [0,...].

Qhull 的文档，我给搞成等于 0 了。

necomancer

2020 年 6 月 8 日

np.all(np.less_equal(np.einsum('ij,...j->...i', hull.equations[:,:-1], <array(N_points, N_dimension)>) + hull.equations.T[-1], 0), axis=-1)，可以做批量判断，numpy 的处理比 for 循环快很多。