我在 python 中使用 shapely 并尝试在网格中生成均匀间隔的点,这些点在最快的 O(n) 时间内落在形状内。形状可以是任何闭合多边形,而不仅仅是正方形或圆形。我目前的做法是:
- 找到最小/最大 y 和 x 来构建一个矩形。
- 给定间距参数(分辨率)构建点网格
- 逐一验证这些点是否落在形状内。
有没有更快的方法来做到这一点?
# determine maximum edges
polygon = shape(geojson['features'][i]['geometry'])
latmin, lonmin, latmax, lonmax = polygon.bounds
# construct a rectangular mesh
points = []
for lat in np.arange(latmin, latmax, resolution):
for lon in np.arange(lonmin, lonmax, resolution):
points.append(Point((round(lat,4), round(lon,4))))
# validate if each point falls inside shape
valid_points.extend([i for i in points if polygon.contains(i)])
我看到您回答了您的问题(并且似乎对使用交集感到满意),但还要注意shapely
(以及底层的geos
图书馆)有准备好的几何形状对某些谓词(contains、contains_properly、covers 和 intersects)进行更高效的批处理操作。
看准备好的几何操作 https://shapely.readthedocs.io/en/stable/manual.html#prepared-geometry-operations.
根据您问题中的代码改编,可以这样使用:
from shapely.prepared import prep
# determine maximum edges
polygon = shape(geojson['features'][i]['geometry'])
latmin, lonmin, latmax, lonmax = polygon.bounds
# create prepared polygon
prep_polygon = prep(polygon)
# construct a rectangular mesh
points = []
for lat in np.arange(latmin, latmax, resolution):
for lon in np.arange(lonmin, lonmax, resolution):
points.append(Point((round(lat,4), round(lon,4))))
# validate if each point falls inside shape using
# the prepared polygon
valid_points.extend(filter(prep_polygon.contains, points))
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