感谢本篇算法的原作者,自己对代码做了点修改,但核心算法不变,同时提出了原作者没有特别说明的两个容易弄错,导致最后程序测试不正确的问题!
原文:https://blog.csdn.net/u013239236/article/details/52213661
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需求是:一个点(使用经纬度表示坐标)是否在一个多边形内部,多边形有多个点构成,每个点是一个实际的经纬度坐标,有多个点构成一个多边形。
算法数学上实现思路: 判断一个点是在一个多边形内部的集中情况:
第一:目标点在多边形的某一个顶点上,我们认为目标点在多边形内部。
第二:目标点在多边形的任意一边边上,我们认为目标点在多边形内部。
第三:这种情况就比较复杂了,不在某一条边上,也不和任何一个顶点重合.这时候就需要我们自己去算了,解决方案是将目标点的Y坐标与多边形的每一个点进行比较,我们会得到一个目标点所在的行与多边形边的交点的列表。
【然后重点理解:如果目标点的两边点的个数都是奇数个(不是两边的总和,而是单独某一边的个数和)则该目标点在多边形内,否则在多边形外!!!!】
这种算法适合凸多边形也适合凹多边形,所以是一种通用的算法,同时也解决了多边形的点的顺序不同导致的形状不同,比如一个五边形,可以是凸五边形,也可以是一个凹五边形,这个根据点的位置和顺序决定的。
理解了这种算法的实现思路,就可以用java 或者去他语言去实现一个点(经纬度)是否在一个多边形内部了(多个点构成)。
package wesuapi4.controllers; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; /** * @author Mongo */ public class OtgController { /** * 是否有 横断(横断的意思就是 4(n)个点的8(n*2)个坐标 的8(n*2)个数字(每个点都有横纵坐标)只要有任意两个数字(横和横比较纵和纵比较)相等,就是横断的意思) * 参数为四个点的坐标 * * @param px1 * @param py1 * @param px2 * @param py2 * @param px3 * @param py3 * @param px4 * @param py4 * @return */ public boolean isIntersect(double px1, double py1, double px2, double py2, double px3, double py3, double px4, double py4) { boolean flag = false; double d = (px2 - px1) * (py4 - py3) - (py2 - py1) * (px4 - px3); if (d != 0) { double r = ((py1 - py3) * (px4 - px3) - (px1 - px3) * (py4 - py3)) / d; double s = ((py1 - py3) * (px2 - px1) - (px1 - px3) * (py2 - py1)) / d; if ((r >= 0) && (r <= 1) && (s >= 0) && (s <= 1)) { flag = true; } } return flag; } /** * 目标点是否在目标区域边上 * * @param px0 * 目标点的经度坐标 * @param py0 * 目标点的纬度坐标 * @param px1 * 目标线的起点(终点)经度坐标 * @param py1 * 目标线的起点(终点)纬度坐标 * @param px2 * 目标线的终点(起点)经度坐标 * @param py2 * 目标线的终点(起点)纬度坐标 * @return */ public boolean isPointOnLine(double px0, double py0, double px1, double py1, double px2, double py2) { boolean flag = false; double ESP = 1e-9;// 无限小的正数 if ((Math.abs(Multiply(px0, py0, px1, py1, px2, py2)) < ESP) && ((px0 - px1) * (px0 - px2) <= 0) && ((py0 - py1) * (py0 - py2) <= 0)) { flag = true; } return flag; } public double Multiply(double px0, double py0, double px1, double py1, double px2, double py2) { return ((px1 - px0) * (py2 - py0) - (px2 - px0) * (py1 - py0)); } /** * 判断目标点是否在多边形内(由多个点组成) * * @param px * 目标点的经度坐标 * @param py * 目标点的纬度坐标 * @param polygonXA * 多边形的经度坐标集合 * @param polygonYA * 多边形的纬度坐标集合 * @return */ public boolean inPointInPolygon(double px, double py, ArrayList<Double> polygonXA, ArrayList<Double> polygonYA) { boolean isInside = false; double ESP = 1e-9; int count = 0; double linePoint1x; double linePoint1y; double linePoint2x = 180; double linePoint2y; linePoint1x = px; linePoint1y = py; linePoint2y = py; for (int i = 0; i < polygonXA.size() - 1; i++) { double cx1 = polygonXA.get(i); double cy1 = polygonYA.get(i); double cx2 = polygonXA.get(i + 1); double cy2 = polygonYA.get(i + 1); // 如果目标点在任何一条线上 if (isPointOnLine(px, py, cx1, cy1, cx2, cy2)) { return true; } // 如果线段的长度无限小(趋于零)那么这两点实际是重合的,不足以构成一条线段 if (Math.abs(cy2 - cy1) < ESP) { continue; } // 第一个点是否在以目标点为基础衍生的平行纬度线 if (isPointOnLine(cx1, cy1, linePoint1x, linePoint1y, linePoint2x, linePoint2y)) { // 第二个点在第一个的下方,靠近赤道纬度为零(最小纬度) if (cy1 > cy2) count++; } // 第二个点是否在以目标点为基础衍生的平行纬度线 else if (isPointOnLine(cx2, cy2, linePoint1x, linePoint1y, linePoint2x, linePoint2y)) { // 第二个点在第一个的上方,靠近极点(南极或北极)纬度为90(最大纬度) if (cy2 > cy1) count++; } // 由两点组成的线段是否和以目标点为基础衍生的平行纬度线相交 else if (isIntersect(cx1, cy1, cx2, cy2, linePoint1x, linePoint1y, linePoint2x, linePoint2y)) { count++; } } if (count % 2 == 1) { isInside = true; } return isInside; } /** * 传入某个坐标判断是否在指定区域(这里使用4个点做区域范围,此算法可以是5个点,6个点,甚至更多!) */ private static Boolean isPointInPolygon(double px,double py){ /** * 经度x,纬度y * 通常读法是读作“经纬度”(经度在前,纬度在后;但一般书写是纬度在前,经度在后,也有人带上单位把经度写在前面,总之这里哪个是x,哪个是y,自己注意一下对应好,千万别弄错!自己就中过坑!!) * 【重点:点的顺序必须顺时钟或者逆时钟添加,不可随便排列!!否则当点数多了的时候,同样的点可能出现不同的形状,导致定位出错!】 */ Map<String, Double> map1 = new HashMap<String,Double>();//左下 map1.put("px", 113.897051); map1.put("py",22.301719); Map<String, Double> map2 = new HashMap<String,Double>();//左上 map2.put("px", 113.897051); map2.put("py", 22.32022); Map<String, Double> map3 = new HashMap<String,Double>();//右上 map3.put("px", 113.94599); map3.put("py", 22.32022); Map<String, Double> map4 = new HashMap<String,Double>();//右下 map4.put("px", 113.94599); map4.put("py", 22.301719); // Map<String, Double> map5 = new HashMap<String,Double>();//可以更多的点…… // map5.put("px", 113.9273643); // map5.put("py", 22.3129196); //组成多边形!! List<Map<String,Double>> areas=new ArrayList<Map<String,Double>>(); areas.add(map1); areas.add(map2); areas.add(map3); areas.add(map4); // areas.add(map5); ArrayList<Double> polygonXA = new ArrayList<Double>(); ArrayList<Double> polygonYA = new ArrayList<Double>(); for(int i=0;i<areas.size();i++){ Map<String, Double> map = areas.get(i); polygonXA.add(map.get("px")); polygonYA.add(map.get("py")); } OtgController otg = new OtgController(); //true在区域内,false不在区域内 Boolean flag= otg.inPointInPolygon(px, py, polygonXA, polygonYA); //==↓↓↓下面这段只是展示作用,其实到上面的flag标记就可以判断结果了!↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓====================== StringBuffer buffer=new StringBuffer(); buffer.append("目标点").append("(").append(px).append(",").append(py).append(")").append("\n"); buffer.append(flag?"在":"不在").append("\t").append("由\n"); for(int i=0;i<areas.size();i++){ Map<String, Double> map = areas.get(i); Double x = map.get("px"); Double y = map.get("py"); StringBuffer bufferr=new StringBuffer(); String string = bufferr.append("(").append(x).append(",").append(y).append(")").toString(); buffer.append(string).append("; "); } System.out.println("结果为:"+flag); buffer.append("\n"+areas.size()).append("个点组成的").append(areas.size()).append("边行内"); System.out.println(buffer.toString()); //==↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑====================== return flag; } //测试方法 public static void main(String[] args) { isPointInPolygon(113.9079236,22.3075597); } }
其中重点需要注意的两点:
(1)坐标谁前谁后自己要注意一下!
(2)某块区域点添加的顺序要么顺时钟,要么逆时钟,不可交叉添加!