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.
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。
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。
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。
面作为地图渲染的基本元素之一，在地图中可以代表各种形式的区域，例如海面、绿地等。面数据通常以离散点串形式存储，因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。
人类理解世界其实是按照三维的角度，而传统的关系型数据库是二维的，要想描述空间地理位置，点、线、面，我们就需要一个三维数据库，即所谓空间数据库。
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。
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。
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化，但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案，比如几何问题。作为计算机科学的一个分支，计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域，计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中，我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍，希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
最近做的项目需要详细了解geojson，因此查了一些资料，现在整理一份标准格式的记录，要理解本文需要首先了解json的基本知识，这里不过多展开，可以去参考w3school上的教程，简言之，json是通过键值对表示数据对象的一种格式，可以很好地表达数据，其全称为JavaScript Object Notation（JavaScript Object Notation），正如这个名称，JavaScript和json联系紧密，但是json可以应用的范围很广，不止于前端，它比XML数据更轻量、更容易解析（某种角度上说xml可以更自由地封装更多的数据）。很多编程语言都有对应的json解析库，例如Python的json库，C#的Newtonsoft.Json，Java的org.json。geojson是用json的语法表达和存储地理数据，可以说是json的子集。
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
把绘图功能嵌入到用户应用中的最简单、最经济的方法。 MAPINFO MAPX 是强大的ACTIVEX 组件 – 使用标准可视化程序工具可以很容易就整合到商业应用中。MapInfo MapX的目的是能够把基于位置信息的数据以高清晰可视化的效果显示出来并进行分析，帮助用户制定更好的决策，使管理及运作更为有效。 添加地图到应用中 MapInfo MapX v5.0 是功能强大的ActiveX 组件式开发工具，能够让开发人员把地图功能方便的添加到任何应用中。借助一些大众熟悉的语言如Microsoft Visu
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。
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中，只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索，就差了指定多边形面的搜索，因为用户没法轻松地完成面坐标的采集，所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能，接口调用是很容易，但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
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。
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！
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，其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识，计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败，官方文档中的推荐安装方式为：
来源为华中科技大学白翔老师。import numpy as np import shapelyfrom shapely.geometry import Polygon,MultiPoint #多边形 line1=[2,0,2,2,0,0,0,2] #四边形四个点坐标的一维数组表示，[x,y,x,y....]a=np.array(line1).reshape(4, 2) #四边形二维坐标表示poly1 = Polygon(a).convex_hull #python四边形对象，会自动计算四个点，最
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在Vue ArcGis鼠标打点、中心打点绘制多边形这篇文章里给大家讲了ArcGis如何绘制多边形，那在ArcGis绘制多边形后多边形边界不理想怎么办？想调整多边形覆盖面怎么办？今天这里给出一种解决方案以供各位看官参考。
计算点到多边形最短距离的基本原理是：依次计算点到多边形每条边的距离，然后筛选出最短距离。
CGAL：线段和多边形之间的交点？ [英] CGAL: Intersection between a segment and a polygon? 查看：422 发布时间：2020/9/30 21
多边形的扫描转换是指： 把多边形的顶点表示转换为点阵表示。也就是知道多边形的边界，如何找到多边形内部的点，即把多边形内部填上颜色。
笔者在工作过程中遇到一个场景，需要批量判断点是否位于某个多边形，搜索了几个算法，发现过于复杂，本身理解就有困难，编成代码就更难了。
github：https://github.com/Toblerity/Shapely
我们通常要计算一些点线面要素比如说计算面积长度等等，今天我们就看一下如何将这些可视化的同时进行一些简单的计算：地理曲面和真实平面展示
前端开发中，hover是最常见的鼠标操作行为之一，用起来也很方便，CSS直接提供:hover伪类，js可以通过mouseover+mouseout事件模拟，甚至一些第三方库/框架直接提供了 hover API ，比如 jQuery 的 hover() 函数。大部分前端开发者在使用这些很方便的方法时，可能并没有思考过 hover 背后的实现原理。
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
在GEE中，可以使用.geometry()方法来获取几何形状的中心点坐标和相交的坐标。
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
算法：图像多边形填充是不仅可以填充凸多边形，而且可以填充任何不具有自相交的单调多边形，即其轮廓与每条水平线（扫描线）的相交最多为两次（最顶部边缘和/或底部边缘水平）。如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部，则将对其进行裁剪，还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标，意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。
前面我们讲到，射线法的主要思路就是计算射线穿越多边形边界的次数。那么对于点在多边形的边上这种特殊情况，射线出发的这一次，是否应该算作穿越呢？
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：
需要注意的是，轮廓线多边形内不能有空洞，使用的不是常见的非零绕数规则（nonzero）以及奇偶规则（odd-even）。
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。
自我开始在Wolfram工作起，我参与了一些不同的项目，对于第十二版来说，我主要的关注点在于用Wolfram语言复制均匀多面体的模型，以确保数据可以达到某个标准让模型更精确，包括精确的坐标、一致的面朝向和一个可以为每个固体创建网格模型的封闭区域。
地理围栏（Geo-fencing）是LBS的一种新应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。在物流配送行业应用比较广，划分每个配送网点或者商家配送的范围，提高配送员的配送效率和服务的范围。
如何使用CGAL轻松检索两条相交多边形的相交线（从第一个交点到最后一个交点）。看到图像的澄清，绿线是我想要的。使用CGAL获取多边形相交线
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：
判断平面内点是否在多边形内有多种算法，其中射线法是其中比较好理解的一种，而且能够支持凹多边形的情况。该算法的思路很简单，就是从目标点出发引一条射线，看这条射线和多边形所有边的交点数目。如果有奇数个交点，则说明在内部，如果有偶数个交点，则说明在外部。如下图所示：
之前我们讲解了如何利用叉乘 判断点是否在凸多边形内。但该算法限制较大，多边形必须为凸多变形。
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。
对比现有的很多自动生骨架建模方法，这一方法并不是在整个网格模型构建完成后，采用算法处理并提取骨架。
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
在之前的 求两向量的夹角的文章 中我提到过，对于两个向量，我们可以利用叉积的符合右手定则，判断两个向量的位置关系。
凸多边形：Convex polygon，non-self-intersecting polygon, simple polygon说的都是它（定义详见 wiki）。常见的凸多边形有：矩形、三角形等。
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。
本题数据量较大，如果使用 的算法将被 T 飞. 所以亟需能在 时间内判断点和凸多边形关系的算法.
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