这里是具有相同点集但起点/舍入误差不同但方向相同的多边形。
poly1 = Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
poly2 = Polygon([(0,1),(1,1),(1,0),(0,0)])
poly3 = Polygon([(0,1),(1,1.00000001),(1,0),(0,0)])
poly4 = Polygon([(0,0),(0,1),(1,1.00000001),(1,0)])
问题 1:poly1.almost_equals(poly2)
返回 False
但 poly1.equals(poly2)
返回 True
。所以 equals
可以处理不同的起点,但 almost_equals
不能。
问题 2:poly1.almost_equals(poly3)
返回 False
但 poly1.almost_equals(poly4)
返回 True
。所以 almost_equals
可以处理舍入错误但仍然没有不同的起点。
这就是 almost_equals
函数的行为方式吗?我认为起点不同的多边形仍然是同一个多边形,应该这样对待。有没有方便的方法来解决这个问题?我有一个复杂的自定义解决方案,但想知道这样的操作是否已在 Shapely 中实现。
最佳答案
是的,这是预期的行为。 the documentation中没有明确说明但你可以在 docstring 中找到它功能:
def almost_equals(self, other, decimal=6): """Returns True if geometries are equal at all coordinates to a specified decimal place Refers to approximate coordinate equality, which requires coordinates be approximately equal and in the same order for all components of a geometry. """ return self.equals_exact(other, 0.5 * 10**(-decimal))
目前,没有任何其他功能可以用来解决您的问题。有一个 open issue在 GitHub 上讨论了 almost_equals
的 future 。因此,可能很快就会引入一个新的方便的功能。同时,您可以使用多种解决方法:
- 计算
symmetric_difference
两个多边形的面积并将结果面积与某个最小阈值进行比较。
例如。:def almost_equals(polygon, other, threshold): # or (polygon ^ other).area < threshold return polygon.symmetric_difference(other).area < threshold almost_equals(poly1, poly3, 1e-6) # True
- 首先规范化两个多边形,然后使用
almost_equals
。例如,要将它们标准化,您可以orient
逆时针旋转边界的顶点,然后对顶点进行排序,使每个多边形的第一个顶点与其他顶点相比最低且最左边。
例如。:from shapely.geometry.polygon import orient def normalize(polygon): def normalize_ring(ring): coords = ring.coords[:-1] start_index = min(range(len(coords)), key=coords.__getitem__) return coords[start_index:] + coords[:start_index] polygon = orient(polygon) normalized_exterior = normalize_ring(polygon.exterior) normalized_interiors = list(map(normalize_ring, polygon.interiors)) return Polygon(normalized_exterior, normalized_interiors) normalize(poly1).almost_equals(normalize(poly3)) # True
关于python - Shapely的 `almost_equals`函数如何处理起点和错误?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63402333/