应用shapely.simplify后如何获得多边形的原始索引？

Question

这个Python脚本：

from shapely import simplify, points, contains, Point

circle = Point(0, 0).buffer(1.0, quad_segs=8).exterior
simple = simplify(circle, 0.1)

简化多边形

circle

（红色）并生成具有

simple

顶点子集的多边形

circle

（蓝色）：

iCircle

包含

simple

顶点的原始索引：

[0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32]

:

iCircle = []

for i, p in enumerate(points(circle.coords)):
  if contains(simple, p):
    iCircle.append(i) 

如何计算它而不需要像上面那样进行昂贵的查找？

Answer 1

鉴于 Shapely 使用 Douglas-Peucker 算法进行几何平滑，您本质上是在问如何确定它将针对特定距离参数（epsilon）保留哪些顶点，或 Shapely 所说的“容差”。

如果您只看一个圆，则由于圆是完全规则的，因此每个下一个顶点将与前一个顶点保持恒定的索引距离。这里有一个不错的算法解释，但是对于一个圆来说，事情被大大简化了。

因此，您可以只找到前两个的索引，其余的将随之而来。

但考虑到这些数字很少会非常大，并且 Shapely 使用 numpy

ndarray

作为

points()

的数据类型，您可以：

indices = np.where(np.in1d(points(circle.coords), points(simple.coords)))[0]
print(indices)

输出：

[ 0  4  8 12 16 20 24 28 32]

这也适用于您需要的其他形状。