在计算几何中,判定点是否在多边形内,是个非常有趣的问题。通常有两种方法:
1.Crossing Number(交叉数)
它计算从点P开始的射线穿过多边形边界的次数。当“交叉数”是偶数时,点在外面;当它是奇数时,点在里面。这种方法有时被称为“奇-偶”检验。
2.Winding Number(环绕数)
它计算多边形绕着点P旋转的次数。只有当“圈数”wn = 0时,点才在外面; 否则,点在里面。
如果一个多边形是不自交的(称为“简单多边形”),那么这两种方法对任意点都给出相同的结果。但对于非简单多边形,这两种方法在某些情况下会给出不同的答案。如下图所示,当一个多边形与自身重叠时,对于重叠区域内的点,如果使用交叉数判断,它在外面;而使用环绕数判断则在里面。
顶点按次序编号: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
在上图中,绿色区域中的点,wn = 2,表示在多边形中重叠了2次。相比于Crossing number,winding number给出了更内蕴性的答案。
尽管如此,早些时候,crossing number方法应用的更广泛,因为最初计算几何专家们错误地认为crossing number比winding number计算起来更加高效。但事实并非如此,两者的时间复杂度完全一样。Franklin在2000年给出一个计算winding number的非常快的实现。因此,为了几何正确性和效率的原因,在确定一个多边形中的一个点时,wn算法应该总是首选的。
该方法计算从点P开始的射线穿过多边形边界的次数(不管穿过的方向)。如果这个数是偶数,那么点在外面;否则,当交叉数为奇数时,点在多边形内。其正确性很容易理解,因为每次射线穿过多边形边缘时,它的内外奇偶性都会发生变化(因为边界总是分隔内外)。最终,任何射线都在边界多边形之外结束。所以,如果点在多边形内,那么对边界的穿过次序一定是:out>...>in>out,因此交叉数一定是奇数;同样地,如果点在多边形外,那么对边界的穿过次序一定是in > out ... > in > out,因此交叉数必是偶数。
在实现crossing number的算法时,必须确保只计算改变奇偶性的交叉位置。特别是,对于射线穿过顶点的情况需要适当的处理。下图列举了射线与多边形可能的相交情况:
射线与多边形的边可能的相交情况
此外,必须确定多边形边界上的点P是在内部还是外部。一般约定:如果点在边的左侧,那么认为点P在内部;如果点在边的右侧,那么认为点P在外部。如果两个不同的多边形共享一个共同的边界线段,那么该线段上的一点将会在一个多边形或另一个多边形中,而不是同时在两个多边形中。这避免了许多可能发生的问题,特别是在计算机图形显示中。
一个简单的做法是选择一条x轴正方向的水平射线,对于这样一条射线,很容易计算多边形的边与它的交点。而且,很容易确定交点是否存在。算法只需沿着多边形的每一条边,依次计算交点,当相交时,cn增加1,从而计算出最终的总交叉数。
此外,相交测试必须遵循如下的规则,处理一些特殊情况(如上图):
按照上述规则,处理特殊的相交情况,就能得到正确的交叉数。其中,规则#4将导致在边界右侧的点在多边形外部,在左侧的点将会被判定为在内部。
对于n个点组成的多边形V={V[0], V[1], ......,V[n]},其中V[n]=V[0], 计算几何大牛Franklin给出了一个非常有名的实现:
typedef struct {int x, y;} Point;
cn_PnPoly( Point P, Point V[], int n )
{
int cn = 0; // the crossing number counter
// loop through all edges of the polygon
for (each edge E[i]:V[i]V[i+1] of the polygon) {
if (E[i] crosses upward ala Rule #1
|| E[i] crosses downward ala Rule #2) {
if (P.x < x_intersect of E[i] with y=P.y) // Rule #4
++cn; // a valid crossing to the right of P.x
}
}
return (cn&1); // 0 if even (out), and 1 if odd (in)
}
注意,对于满足规则#1和#2的向上和向下交叉的测试也排除了水平边缘(规则#3)。总而言之,很多工作是通过几个测试完成的,这使得这个算法很优雅。
然而,交叉数方法的有效性是基于“约当曲线定理”(Jordan Curve Theorem),该定理表明,一条简单的闭合曲线将二维平面分成两个完全连通的分量:一个有界的“内”分量和一个无界的“外”分量。需要注意的是,曲线必须是简单的(没有自身交叉),否则可能有两个以上的组成部分,然后就不能保证跨越边界改变进出奇偶性。因此,该方法不适用于自相交的多边形。
另一方面,winding number方法能准确判定一个点是否在自交的封闭曲线内。该方法通过计算多边形有多少次环绕点P来实现。只有当多边形不环绕该点,也就是环绕数wn = 0时,一个点才在外面。
不妨定义:平面上的点P相对于任意连续封闭曲线的环绕数为。对于一条水平向右的射线R,我们每一条与R相交的边需要判断其终点在R上面还是下面。如果边从下往上穿过R,wn+1;否则wn-1。所有边遍历一遍,最终得到总的,如下图所示:
此外,我们没必要计算实际的交点,只需要使用如下方法判断当前穿过的边的环绕数应该+1还是-1:
如下图所示,如果一条边向上穿过射线R,那么P点在边ViVi+1的左侧;而对于一条向下的边,P点在边ViVi+1的右侧。
通过以上分析,容易给出如下的wn计算伪代码(和cn的计算一样使用相同的边相交规则):
typedef struct {int x, y;} Point;
wn_PnPoly( Point P, Point V[], int n )
{
int wn = 0; // the winding number counter
// loop through all edges of the polygon
for (each edge E[i]:V[i]V[i+1] of the polygon) {
if (E[i] crosses upward ala Rule #1) {
if (P is strictly left of E[i]) // Rule #4
++wn; // a valid up intersect right of P.x
}
else
if (E[i] crosses downward ala Rule #2) {
if (P is strictly right of E[i]) // Rule #4
--wn; // a valid down intersect right of P.x
}
}
return wn; // =0 <=> P is outside the polygon
}
显然,环绕数方法与交叉数方法有着相同的计算效率。但由于该方法更加具有普遍性,因此,在确定一个点是否在任意多边形内时,推荐使用Winding Number方法。
通过一些技巧可以进一步提高wn算法的效率,在下面给出的wn_PnPoly() 的实现中,我们可以看到这一点。在该代码中,所有完全在P以上或完全在P以下的边只经过两次不等式检验就被拒绝(没有交点)。然而,在目前流行的cn算法的实现中,需要3次不等式检验才能做到这一点。由于在实际应用中,大多数边都会被拒绝,因此进行比较的次数减少了大约33%(或更多)。在使用非常大的(1,000,000边)随机多边形(边长<多边形直径的1/10)和1000个随机测试点(在多边形的边界内)进行运行时测试时,测试结果表明wn算法的平均效率提高了20%。
// isLeft(): tests if a point is Left|On|Right of an infinite line.
// Input: three points P0, P1, and P2
// Return: >0 for P2 left of the line through P0 and P1
// =0 for P2 on the line
// <0 for P2 right of the line
inline int
isLeft( Point P0, Point P1, Point P2 )
{
return ( (P1.x - P0.x) * (P2.y - P0.y)
- (P2.x - P0.x) * (P1.y - P0.y) );
}
//===================================================================
// cn_PnPoly(): crossing number test for a point in a polygon
// Input: P = a point,
// V[] = vertex points of a polygon V[n+1] with V[n]=V[0]
// Return: 0 = outside, 1 = inside
// This code is patterned after [Franklin, 2000]
int
cn_PnPoly( Point P, Point* V, int n )
{
int cn = 0; // the crossing number counter
// loop through all edges of the polygon
for (int i=0; i P.y)) // an upward crossing
|| ((V[i].y > P.y) && (V[i+1].y <= P.y))) { // a downward crossing
// compute the actual edge-ray intersect x-coordinate
float vt = (float)(P.y - V[i].y) / (V[i+1].y - V[i].y);
if (P.x < V[i].x + vt * (V[i+1].x - V[i].x)) // P.x < intersect
++cn; // a valid crossing of y=P.y right of P.x
}
}
return (cn&1); // 0 if even (out), and 1 if odd (in)
}
//===================================================================
// wn_PnPoly(): winding number test for a point in a polygon
// Input: P = a point,
// V[] = vertex points of a polygon V[n+1] with V[n]=V[0]
// Return: wn = the winding number (=0 only when P is outside)
int
wn_PnPoly( Point P, Point* V, int n )
{
int wn = 0; // the winding number counter
// loop through all edges of the polygon
for (int i=0; i P.y) // an upward crossing
if (isLeft( V[i], V[i+1], P) > 0) // P left of edge
++wn; // have a valid up intersect
}
else { // start y > P.y (no test needed)
if (V[i+1].y <= P.y) // a downward crossing
if (isLeft( V[i], V[i+1], P) < 0) // P right of edge
--wn; // have a valid down intersect
}
}
return wn;
}
//===================================================================
Wm. Randolph Franklin, "PNPOLY - Point Inclusion in Polygon Test" Web Page (2000)
Tomas Moller & Eric Haines, "Ray/Polygon Intersection" in Real-Time Rendering (3rd Edition) (2008)
Joseph O'Rourke, "Point in Polygon" in Computational Geometry in C (2nd Edition) (1998)