다각형의 점: Ray Tracing 대 Matplotlib - 어떤 방법이 승리합니까?

다각형의 점 포함 확인: Ray Tracing과 Matplotlib

점이 다각형 내에 있는지 확인하려면 다음 두 가지 기본 방법을 사용하세요. 일반적으로 사용되는 방법: 광선 추적 및 Matplotlib의 path.contains_points. 그러나 세 번째 옵션인 Shapely는 기하학적 계산을 위한 전용 솔루션을 제공합니다.

Matplotlib의 path.contains_points

이 방법은 벤치마크에서 훨씬 더 빠른 것으로 입증되었습니다. 제공된 코드 조각에 표시된 대로 속도 이점으로 인해 지점 격리를 자주 확인하는 시나리오에 적합한 선택입니다.

Ray Tracing 방법

Ray Tracing은 처음에는 권장되는 접근 방식으로 간주되었지만 성능은 Matplotlib의 path.contains_points를 능가했습니다. 코드는 다각형 가장자리를 반복하고 교차점을 계산하는 이 방법의 구현을 보여줍니다. path.contains_points보다 느리지만 여전히 신뢰할 수 있는 대안입니다.

Shapely

Shapely는 다각형의 점 포함을 포함하여 기하학적 작업을 위한 특수 라이브러리를 제공합니다. 포함 메소드는 포인트 멤버십을 결정하기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 그러나 쿼리 지점에서 꼭지점 없이 연속적인 다각형을 가정하기 때문에 정밀도가 모든 애플리케이션에 적합하지 않을 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

픽셀 기반 그리드 최적화

높은 수준의 정밀도가 필요하지 않은 시나리오에서는 부울 값의 픽셀 기반 그리드를 만드는 것이 효율적이고 빠른 대안을 제공할 수 있습니다. 다각형 내에 속하는 그리드 요소에 True를 할당하고 외부에 있는 요소에 False를 할당하면 그리드 인덱스를 사용하여 후속 포인트 포함 검사를 계산할 수 있습니다.

위 내용은 다각형의 점: Ray Tracing 대 Matplotlib - 어떤 방법이 승리합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!