def inpolygon(xq, yq, xv, yv): """ reimplement inpolygon in matlab :type xq: np.ndarray points :type yq: np.ndarray points :type xv: np.ndarray curve :type yv: np.ndarray curve """ from matplotlib.path import Path # 合并xv和yv为顶点数组 vertices = np.vstack((xv, yv)).T # 定义Path对象 path = Path(vertices) #print(vertices) # 把xq和yq合并为test_points if type(xq) is np.ndarray: test_points = np.hstack([xq.reshape(xq.size, -1), yq.reshape(yq.size, -1)]) else: test_points = np.array([[xq, yq]]) #print(test_points) # 得到一个test_points是否严格在path内的mask,是bool值数组 _in = path.contains_points(test_points) return _in
时间: 2024-04-27 19:24:17 浏览: 12
这段代码实现了一个函数,用于判断点是否在给定的多边形内。该函数接受四个参数:xq和yq是待判断的点的坐标,xv和yv是多边形的顶点坐标。
该函数的主要实现过程如下:
1.将xv和yv合并为顶点数组vertices。
2.使用matplotlib.path.Path创建一个Path对象,该对象表示由顶点数组vertices表示的多边形。
3.将xq和yq合并为一个测试点数组test_points。
4.使用Path对象的contains_points方法,判断测试点数组test_points是否在多边形内。
5.返回一个bool值数组_in,其中_in[i]表示测试点数组test_points[i]是否在多边形内。
相关问题
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'compact_polygon_coords'
这个错误是因为你在一个numpy数组上调用了一个不存在的方法compact_polygon_coords。numpy数组并没有这个方法,所以会报错。你需要检查一下你的代码,看看是不是在调用这个方法的时候出了问题。可能是你想要调用的方法名字不对,或者你需要在numpy数组上进行一些操作之后才能调用这个方法。如果你能提供更多的上下文信息,我可以帮你更好地解决这个问题。
"shape_type": "polygon",
"shape_type": "polygon"是一个用于描述形状类型的属性。在计算机图形学中,多边形是由多个直线段连接而成的封闭图形。它是一种常见的图形类型,可以用于表示各种物体的外形,如多边形区域、多边形面片等。
多边形的特点是具有多个顶点和边,其中每个顶点都与相邻的两个顶点通过一条边相连。多边形可以是凸多边形或凹多边形,具体取决于其内部角度的大小。
在计算机图形学和计算机视觉领域,多边形常用于表示二维图形的轮廓或填充区域。通过定义多边形的顶点坐标,可以准确地描述和绘制出各种形状,如三角形、四边形、五边形等。