项目需求是跟用户当前位置判断是否在给定的地理位置范围内，符合位置限制才可以打卡，其中的位置范围是一个或多个不规则的多边形。如下图，判断用户是在清华还是北大。
先上Demo啦~~~~~ 📷 或许你已经使用过了相应多的省市区与地图联动，但是这些联动往往是单向的、不可逆。并且这些数据往往都是在线使用的，不能离线使用。下图是一个结合百度地图的省市区与地图联动： 📷 我们可以在这个应用里选择，相应的省市区然后地图会跳转到相应的地图。当我们在地图上漫游的时候，如果没有显示当前的省市区是不是变得很难使用。于是，我们就来创建一个吧： 📷 相关技术栈： Bootstrap，UI显示~~，地球人都知道。 jQuery，Bootstrap依赖。 Requ
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？ 这种几何对象所定义的多边形（特别是在地理信息数据里面），领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形（也就是group），单个多边形又是一组经纬度坐标点构成（按照order排序）。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个： data(地
SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层，可以使用rgdal包的readOGR（)函数读取数据。
通过javascript可以对矩形区域进行操作，可以自由的绘制图形，文字等。而且，可以添加影子，进行涂色，另外还可以对绘制的图形进行旋转等操作。
在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改，对于修改的内容，文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题，我也就跟着凑了凑热闹，对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍，还有很多内容仍在学习和探索中，如果大家有什么意见或建议，我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的，最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包，然后输入下面的命令： library(maps) library(mapdata) ma
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包（你可以理解为依附于微信的小程序）。 最近偶然在学习Python可视化的过程中，了解到了geopandas，确实第一眼看着很眼熟，或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确，它跟
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求，例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路，相应的方法有：
我们经过【附近】系列的二、三、四篇章后，已经基本了解了市面上用于解决LBS问题的几种常见方案和做法，当然除了PostGre外... ...那个有兴趣的哥们可以考虑补一篇PostGre版本直接投稿。实际上前面的思路是很简单的，算是循序渐进类型的，从MySQL到MongoDB再到ES，大概就是从GeoHASH到Google S2再到R树们。我没有在文章里显式地说这些但是背后就是这些，往深处地挖掘全靠诸位自己了~
相信如果提起地理数据的处理，首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库，这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
多边形地图是填充地图的一种补充，基于地理均码，数据文件绘制一个多边形的区域，实现自定义的填充地图。也可以这样理解：以矢量数据为基础，轮廓界线为多边形的一类地图。
欢迎光临猫头虎博主的技术小站，在这个数据驱动的时代，我们将一同探讨一个在现代软件开发领域日益重要的话题——地理空间查询与地理信息系统（GIS）。在移动互联网和物联网（IoT）的推动下，地理空间数据已成为数据分析和大数据处理的关键维度之一，涉及到众多场景如定位服务、路线规划、数据可视化等。接下来，我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。在这个全面的GIS技术指南中，我们将一起揭开数据背后的世界，发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能！我们将探讨如何有效存储地理空间数据，实现高效的地理空间数据查询，以及如何进行精准的空间数据分析。让我们一起在这个数据科学和GIS技术交汇的旅程中，探索更多的知识和技能，挖掘地理空间数据背后的价值，开启地理信息科学的新篇章！
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式，主要在Arcgis中使用，但在进行很多基于网页的空间数据可视化时，通常只接受GeoJSON格式的数据，众所周知JSON（JavaScript Object Nonation）是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式，以其轻量、易解析的优点，被广泛使用与各种领域，而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据，本文就将针对GeoJSON的语法规则，以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
材质ID随机生成器（英文：MaterialIDs Random Generator 缩写：MIRG）使用教程
ArcGis绘制多边形这里没有用官方提供的api，官方提供的api是鼠标点击打点然后大于三个点位实时绘面，这种绘制多边形的方式在pc端体验感较佳,但在移动端会差点意思，所以这里提供了另一种绘制多边形的思路以供各位看官参考。
在线CAD SDK的集成过程中，甲方客户可能有实现圆转多边形功能的需求，作为开发者如何利用WEB CAD SDK展现此功能效果呢？本章节我们重点讲述一下。
被追尾了，严格来讲，就是你的汽车和别人的汽车发生了碰撞. 所以本文来介绍一些检测碰撞的算法.
图层是地图最基本的组成部分。它是表示现实世界现象的矢量图形或光栅图像形式的空间数据的集合。大家平常在地图中看到的建筑、点位、道路、河流等都是图层。而最终呈现到我们面前的地图是一个由无数图层叠加起来的地图，今天我在这里就给大家讲一讲在ArcGis中的层。
JavaScript API GL近期为支持物流行业实现了几何图形编辑器，用户可通过编辑器接口进行点、线、面、圆的绘制和编辑。在物流行业中常见的使用场景是配送区域及地理围栏的绘制，常会有对已有区域进行拆分或者合并的需要，所以编辑器也提供了相应的功能。本文介绍了如何基于Turf实现多边形的拆分及合并。
最近公司项目需求，要做一个百度地图电子围栏的功能，在网上查了一下资料，看了很多博客，大多数都写的不是很详细，我看的云里雾里的，最后终于集合所有的几篇资料，自己做出了一个简单的demo，下面将过程记录和分享一下，希望给予有需要同学一些帮助，我这个人说话比较啰嗦，所以写的一定会很详细的，哈哈！闲言少叙，开始了。
在《三维凸包》中我们学习了如何求三维空间中的点集凸包，本文来论述二维、三维甚至高位几何体的测度和重心的计算. 所谓测度，对于二维，指的是面积，对于三维，指的是体积. 所谓重心，指的是空间中一个特殊的点，如果该物体是质量分布均匀的话（所谓质量分布均匀，指的是密度函数是常数函数），则该物体关于该点力矩平衡.
看似简单却具有极大的挑战性和趣味性，这就是其魅力所在！温馨提示，体验后再阅读此文体验更佳哦！
PostGIS是一个空间数据库，空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
在OpenGL/OSG中，由于效率的原因，默认是直接显示的简单的凸多边形。如果直接强行显示凹多边形，渲染结果是不确定的。所以对于复杂的凹多边形，需要将其分解成简单的凸多边形，这个过程就是多边形分格化。在OSG中是通过osgUtil::Tessellator类来实现多边形分格化的。
一、前言 Polygon多边形在实际项目开发中有许多的妙用，可以用多边形圈出不同的区域并进行分类，不同的分类用不同的颜色进行区分并配已相关统计弹窗以达到一目了然的效果，今天我们来尝试绘制一个多边形在地图上。 二、效果图 两种背景色的多边形 image.png image.png 三、Polygon 官方解释 一个多边形包含一个环数组和一个spatialReference(几何体的空间参考)。每个环都表示为一个点数组。环的第一个点和最后一个点必须相同。多边形还具有布尔值hasM和hasZ字段。 创建一个
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
早在两千多年前，柏拉图就在他的著作 Timaeus 里提到了五种正多面体：正四面体、立方体、正八面体、正十二面体、正二十面体。因此，这五种正多面体也被称为柏拉图立体。两千多年以来，这些正多面体因为其对称性，吸引了无数数学家、艺术家。 而在这篇文章里，我将介绍如何用多边形环，根据正多面体的对称性，组成各种各样美丽的空间图形。在纽结理论（Knot Theory）里，这样由有限多个互不相交的纽结（多边形环也是一种纽结，平凡纽结）构成的空间图形，叫做链环（Link）。组成链环的每一个纽结称为该链环的一个分支。由于这
最近几天推送频率之所以下降了，不是因为偷懒，是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送，关于山东省财政数据可视化那一篇，因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据，花了好多冤枉功夫，搜地图素材各种碰壁，最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了，无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上，json地图素材轻便、时效、易获取，很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 可是json文件遵循的JS语法，导入R中之后，全部被强制转化为各种嵌套的list、data.
在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
做了这么多数据地图，是时候该总结一些心得和理念了，今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
泰森多边形又叫冯洛诺伊图（Voronoi diagram），得名于Georgy Voronoi，是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。
其实 Fabric.js 官网也有这个demo：Fabric.js demos · Custom controls, polygon 。但这个demo可能对于刚接触 Fabric.js 的工友来说有点过于复杂，所以本文就把该demo进一步简化，简化到老奶奶也能看得懂的！
点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。想象一下，垂直于该矢量（并通过原点）的平面通过了一个平面。平面将整个空间分为正数（在平面上）和负数（在平面下），并且（与流行的看法相反），您还可以在2D中使用其数学运算：
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默（Urs Ramer）于1972年以及大卫·道格拉斯（David Douglas）和托马斯·普克（Thomas Peucker）于1973年提出，并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
比如，Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形，这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法，代码同样也很值得阅读和学习，这里也就不一一展开了，有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。
Spatial4j是一款java编写的空间计算开源库，支持ASL开源协议，支持地理空间计算。
将3D的点转换为2D的点之后，再用之前链接2D点的方法去连接这些点，这个叫做线框渲染
多边形网格普遍存在数字三维领域中，但在深度学习革命中却只发挥了很小的作用。当前领先的生成模型方法通过隐函数实现，并且需要在生成昂贵的iso-surface后，才能生成网格。为了克服这些挑战，受到计算机图形学中的经典空间数据结构——二进制空间划分(BSP)的启发，来改善3D学习模型。BSP的核心是通过空间的递归细分得到凸集的运算。基于这一特性，本文设计了一种通过凸多边形分解来学习表示三维形状的网络BSP-Net。重要的是，BSP-Net是通过非凸多边形分解新型无监督的训练的。该网络使用一组由BSPtree从平面生成的凸集，来进行训练并重建模型形状。无需进行等值曲面处理，BSPNet推导出的凸多边形可以很容易地提取出来，形成一个多边形网格。生成的网格是紧凑的，非常适合表示尖锐的几何形状；生成的网格是严密的，并且可以很容易地参数化。结果表明，使用更少的图元，BSP-Net的重建质量与目前最先进的方法相比具有竞争力的。
一、三角形的绘制 在OpenGL中，面是由多边形构成的。三角形可能是最简单的多边形，它有三条边。可以使用GL_TRIANGLES模式通过把三个顶点连接到一起而绘出三角形。 使用GL_TRIANGLE_STRIP模式可以绘制几个相连的三角形，系统根据前三个顶点绘制第一个多边形，以后每指定一个顶点，就与构成上一个三角形的后两个顶点绘制形的一个三角形。 使用GL_TRIANGLE_FAN模式可以绘制一组相连的三角形，这些三角形绕着一个中心点成扇形排列。 第一个顶点构成扇形的中心，用前三个顶点绘制会最初的三角形后，
如果同时有很多遍布全国的请求都在查找附近的餐馆，按照上述的做法，你的服务有能力及时响应么？
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
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定义一个宽高比（Aspect Ratio）；还有垂直可视角度 vertical field-of-view (fovY) 。垂直可视角度即从相机原点到上顶中点和下底中点的连线的夹角，可视角度大可以类比成广角相机，它张得就比较开，适合拍近距离的物体；可视角度小，透视投影就越不明显，越像正交投影，就很容易能拍到远处的物体。水平可视角度可以类比。
fill 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fill.html
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