Объединить соседние полигоны

У меня есть пара (замкнутых) многоугольников, каждый из которых определяется как последовательность точек (вершин). Каждый многоугольник представляет собой участок земли, разделенный небольшой рекой, поэтому поток образует узкую щель между двумя многоугольниками.

Я ищу алгоритм для определения и устранения разрыва путем объединения двух полигонов в один связанный многоугольник.

На рисунке ниже показан пример, где исходные многоугольники - зеленый и красный, а получившийся многоугольник - желтым.

пример

Пока что мне удалось сделать следующее:

  • Для каждого ребра многоугольника A найдите ближайшую вершину многоугольника B.
  • Найдите все вершины многоугольника-B, которые находятся на определенном расстоянии от многоугольника-A.

Но я не совсем уверен, что мне нужно делать сейчас.


person brianmearns    schedule 04.09.2013    source источник
comment
Нужен более сложный пример. Например, представьте, что вы скользите желтым блоком по красному, так что у вас две ноги против одной поверхности. Это присоединяется? Или только если на всем пути узкая связь? Если все же соединиться, останется ли у вас целое в середине или одна большая соединенная деталь?   -  person user1676075    schedule 04.09.2013
comment
@ user1676075: Я предполагаю, что потребуется некоторая спецификация некоторых пороговых значений. Например, даже на рисунке выше желтый - лишь один из возможных результатов их объединения. При более строгих порогах северное устье реки может оказаться слишком широким, и соединение там будет дальше на юг, что приведет к углублению в получившемся многоугольнике.   -  person brianmearns    schedule 04.09.2013
comment
Можно пришивать вершины   -  person Khaled.K    schedule 05.09.2013


Ответы (5)


Вы можете посмотреть на модификацию алгоритма выпуклой оболочки. Алгоритм выпуклой оболочки берет набор точек и рисует минимальную выпуклую форму, содержащую эти точки. Ваш вопрос - это почти вопрос о выпуклой оболочке, за исключением тех вогнутых областей наверху. Простое использование алгоритма выпуклой оболочки даст вам это, что близко, но не совсем то, что вам нужно (обратите внимание на коричневые области, которые отличаются)

Выпуклая оболочка

В зависимости от того, что вы пытаетесь сделать, выпуклая оболочка может быть «достаточно хорошей», но если нет, вы все равно можете изменить алгоритм, чтобы игнорировать невыпуклые части и просто объединить два многоугольника.

В частности, этот PDF-файл показывает, как можно объединить две выпуклые оболочки, которые во многом похоже на то, что вы пытаетесь сделать.

person Retsam    schedule 04.09.2013
comment
Спасибо за идею. Я рассматривал возможность использования выпуклой оболочки, но некоторые формы, с которыми я работаю, настолько вогнуты, что выпуклая оболочка будет далеко. Но, возможно, я смогу использовать алгоритм CH в качестве отправной точки, как вы предлагаете. - person brianmearns; 04.09.2013
comment
Ага; в частности, я бы посоветовал изучить алгоритм слияния или разделения и владения, поскольку он специально занимается объединением существующих корпусов.] - person Retsam; 04.09.2013
comment
@ sh1ftst0rm Вы получите желтую область, если возьмете выпуклую оболочку и замените ребра, соединяющие вершины одного и того же многоугольника, последовательностью ребер в оригинале. Я не уверен, каковы все крайние случаи этого подхода. - person David Eisenstat; 04.09.2013
comment
@DavidEisenstat: Это действительно интересная идея, я разберусь с ней. Спасибо! - person brianmearns; 04.09.2013
comment
@ sh1ftst0rm Точнее, возьмем бесконечную грань плоского прямолинейного графа, образованного два многоугольника и две их критические линии поддержки. - person David Eisenstat; 04.09.2013
comment
@DavidEisenstat: Ваша идея заменить ребра CH, соединяющие вершины одного и того же многоугольника, очень хорошо сработала. Если вы хотите опубликовать это как ответ, я буду счастлив проголосовать за него. - person brianmearns; 05.09.2013
comment
Рассмотрим также альфа-корпуса и связанные с ними формы. (en.wikipedia.org/wiki/Alpha_shape) Даже если они вам не нужны, о них интересно думать, и они могут быть полезны вам в будущем. (Это очень старый пост, но в настоящее время он занимает одно из первых мест в списке вопросов по вычислительной геометрии.) - person Rethunk; 30.04.2021

Для полноты картины я хотел бы поделиться своим решением в виде реализации на Python. Это основано на принятом ответе Retsam и идее, представленной Дэвидом Эйзенстатом в комментариях к этому ответу, которая заключается в замене ребер выпуклой оболочки, которые соединяются с вершинами того же исходного многоугольника, на промежуточные вершины этого многоугольника. .

def joinPolygons(polya, polyb):
    """
    Generate and return a single connected polygon which includes the two given
    polygons. The connection between the two polygons is based on the convex hull
    of the composite polygon. All polygons are sequences of two-tuples giving the
    vertices of the polygon as (x, y), in order. That means vertices that are adjacent
    in the sequence are adjacent in the polygon (connected by an edge). The first and
    last vertices in the sequence are also connected by any edge (implicitly closed, do
    not duplicate the first point at the end of the sequence to close it).

    Only simple polygons are supported (no self-intersection).
    """

    #Just to make it easier to identify and access by index.
    polygons = [polya, polyb]

    #Create a single list of points to create the convex hull for (each
    # point is a vertex of one of the polygons).
    #Additionally, each point includes some additional "cargo", indicating which
    # polygon it's from, and it's index into that polygon
    # This assumes the implementation of convexHull simply ignores everything
    # beyond the first two elements of each vertex.
    composite = []
    for i in range(len(polygons)):
        points = polygons[i]
        composite += [(points[j][0], points[j][1], j, i) for j in xrange(len(points))]

    #Get the convex hull of the two polygons together.
    ch = convexHull(composite)

    #Now we're going to walk along the convex hull and find edges that connect two vertices
    # from the same source polygon. We then replace that edge with all the intervening edges
    # from that source polygon.

    #Start with the first vertex in the CH.
    x, y, last_vnum, last_pnum = ch[0]

    #Here is where we will collect the vertices for our resulting polygon, starting with the
    # first vertex on the CH (all the vertices on the CH will end up in the result, plus some
    # additional vertices from the original polygons).
    results = [(x, y)]

    #The vertices of the convex hull will always walk in a particular direction around each
    # polygon (i.e., forwards in the sequence of vertices, or backwards). We will use this
    # to keep track of which way they go.
    directions = [None for poly in polygons]

    #Iterate over all the remaining points in the CH, and then back to the first point to
    # close it.
    for x, y, vnum, pnum in list(ch[1:]) + [ch[0]]:

        #If this vertex came from the same original polygon as the last one, we need to
        # replace the edge between them with all the intervening edges from that polygon.
        if pnum == last_pnum:

            #Number of vertices in the polygon
            vcount = len(polygons[pnum])

            #If an edge of the convex hull connects the first and last vertex of the polygon,
            # then the CH edge must also be an edge of the polygon, because the two vertices are
            # adjacent in the original polygon. Therefore, if the convex
            # hull goes from the first vertex to the last in a single edge, then it's walking
            # backwards around the polygon. Likewise, if it goes from the last to the first in 
            # a single edge, it's walking forwards.
            if directions[pnum] is None:
                if last_vnum < vnum:
                    if last_vnum == 0 and vnum == vcount - 1:
                        direction = -1
                    else:
                        direction = 1
                else:
                    if last_vnum == vcount - 1 and vnum == 0:
                        direction = 1
                    else:
                        direction = -1
                directions[pnum] = direction
            else:
                direction = directions[pnum]

            #Now walk from the previous vertex to the current one on the source
            # polygon, and add all the intevening vertices (as well as the current one
            # from the CH) onto the result.
            v = last_vnum
            while v != vnum:
                v += direction
                if v >= vcount:
                    v = 0
                elif v == -1:
                    v = vcount - 1
                results.append(polygons[pnum][v])

        #This vertex on the CH is from a different polygon originally than the previous
        # vertex, so we just leave them connected.
        else:
            results.append((x, y))

        #Remember this vertex for next time.
        last_vnum = vnum
        last_pnum = pnum

    return results



def convexHull(points, leftMostVert=None):
    """
    Returns a new polygon which is the convex hull of the given polygon.

    :param: leftMostVert    The index into points of the left most vertex in the polygon.
                            If you don't know what it is, pass None and we will figure it
                            out ourselves.
    """
    point_count = len(points)

    #This is implemented using the simple Jarvis march "gift wrapping" algorithm.
    # Generically, to find the next point on the convex hull, we find the point
    # which has the smallest clockwise-angle from the previous edge, around the
    # last point. We start with the left-most point and a virtual vertical edge
    # leading to it.

    #If the left-most vertex wasn't specified, find it ourselves.
    if leftMostVert is None:
        minx = points[0][0]
        leftMostVert = 0
        for i in xrange(1, point_count):
            x = points[i][0]
            if x < minx:
                minx = x
                leftMostVert = i

    #This is where we will build up the vertices we want to include in the hull.
    # They are stored as indices into the sequence `points`.
    sel_verts = [leftMostVert]

    #This is information we need about the "last point" and "last edge" in order to find
    # the next point. We start with the left-most point and a pretend vertical edge.

    #The index into `points` of the last point.
    sidx = leftMostVert

    #The actual coordinates (x,y) of the last point.
    spt = points[sidx]

    #The vector of the previous edge.
    # Vectors are joined tail to tail to measure angle, so it
    # starts at the last point and points towards the previous point.
    last_vect = (0, -1, 0)
    last_mag = 1.0

    #Constant
    twopi = 2.0*math.pi

    #A range object to iterate over the vertex numbers.
    vert_nums = range(point_count)

    #A list of indices of points which have been determined to be colinear with
    # another point and a selected vertex on the CH, and which are not endpoints
    # of the line segment. These points are necessarily not vertices of the convex
    # hull: at best they are internal to one of its edges.
    colinear = []

    #Keep going till we come back around to the first (left-most) point.
    while True:
        #Try all other end points, find the one with the smallest CW angle.
        min_angle = None
        for i in vert_nums:

            #Skip the following points:
            # -The last vertex (sidx)
            # -The second to last vertex (sel_verts[-2]), that would just backtrack along
            #  the edge we just created.
            # -Any points which are determined to be colinear and internal (indices in `colinear`).
            if i == sidx or (len(sel_verts) > 1 and i == sel_verts[-2]) or i in colinear:
                continue

            #The point to test (x,y)
            pt = points[i]

            #vector from current point to test point.
            vect = (pt[0] - spt[0], pt[1] - spt[1], 0)
            mag = math.sqrt(vect[0]*vect[0] + vect[1]*vect[1])

            #Now find clockwise angle between the two vectors. Start by
            # finding the smallest angle between them, using the dot product.
            # Then use cross product and right-hand rule to determine if that
            # angle is clockwise or counter-clockwise, and adjust accordingly.

            #dot product of the two vectors.
            dp = last_vect[0]*vect[0] + last_vect[1]*vect[1]
            cos_theta = dp / (last_mag * mag)

            #Ensure fp erros don't become domain errors.
            if cos_theta > 1.0:
                cos_theta = 1.0
            elif cos_theta < -1.0:
                cos_theta = -1.0

            #Smaller of the two angles between them.
            theta = math.acos(cos_theta)

            #Take cross product of last vector by test vector.
            # Except we know that Z components in both input vectors are 0,
            # So the X and Y components of the resulting vector will be 0. Plus,
            # we only care aboue the Z component of the result.
            cpz = last_vect[0]*vect[1] - last_vect[1]*vect[0]

            #Assume initially that angle between the vectors is clock-wise.
            cwangle = theta
            #If the cross product points up out of the plane (positive Z),
            # then the angle is actually counter-clockwise.
            if cpz > 0:
                cwangle = twopi - theta

            #If this point has a smaller angle than the others we've considered,
            # choose it as the new candidate.
            if min_angle is None or cwangle < min_angle:
                min_angle = cwangle
                next_vert = i
                next_mvect = vect
                next_mag = mag
                next_pt = pt

            #If the angles are the same, then they are colinear with the last vertex. We want
            # to pick the one which is furthest from the vertex, and put all other colinear points
            # into the list so we can skip them in the future (this isn't just an optimization, it
            # appears to be necessary, otherwise we will pick one of the other colinear points as
            # the next vertex, which is incorrect).
            #Note: This is fine even if this turns out to be the next edge of the CH (i.e., we find
            # a point with a smaller angle): any point with is internal-colinear will not be a vertex
            # of the CH.
            elif cwangle == min_angle:
                if mag > next_mag:
                    #This one is further from the last vertex, so keep it as the candidate, and put the
                    # other colinear point in the list.
                    colinear.append(next_vert)
                    min_angle = cwangle
                    next_vert = i
                    next_mvect = vect
                    next_mag = mag
                    next_pt = pt
                else:
                    #This one is closer to the last vertex than the current candidate, so just keep that
                    # as the candidate, and put this in the list.
                    colinear.append(i)

        #We've found the next vertex on the CH.
        # If it's the first vertex again, then we're done.
        if next_vert == leftMostVert:
            break
        else:
            #Otherwise, add it to the list of vertices, and mark it as the
            # last vertex.
            sel_verts.append(next_vert)
            sidx = next_vert
            spt = next_pt
            last_vect = (-next_mvect[0], -next_mvect[1])
            last_mag = next_mag

    #Now we have a list of vertices into points, but we really want a list of points, so
    # create that and return it.
    return tuple(points[i] for i in sel_verts)
person brianmearns    schedule 06.09.2013

Вы можете попробовать морфологические операции. В частности, вы можете попробовать дилатацию с последующей эрозией (также известной как морфологическое «закрытие»). Расширение на n пикселей - где n больше, чем ширина реки - объединит формы. Последующая эрозия устранит большую часть повреждений, нанесенных остальной части фигуры. Это было бы не идеально (оно идеально сочетало бы две формы, но за счет некоторого смягчения остальной формы), но, возможно, с результатом всей операции вы могли бы вычислить способ исправить это.

Обычно эти морфологические операции выполняются с растровыми изображениями, а не с полигонами. Но выполнение простых операций с углами многоугольников может сработать.

person JoshG79    schedule 04.09.2013
comment
Это интересная идея, но я думаю, что это будет слишком с потерями для моих целей. Но всегда рады узнать что-то новое. - person brianmearns; 05.09.2013

С Boost.Geometry вы можете вызвать buffer с положительным расстоянием boost::geometry::strategy::buffer::distance_symmetric<double>{r}, достаточно большим, чтобы преодолеть разрыв между зелеными и красными многоугольниками, за которым следует вызов buffer с boost::geometry::strategy::buffer::distance_symmetric<double>{-r}. Если второй вызов вызывает артефакты, добавьте к r очень маленькое число, например boost::geometry::strategy::buffer::distance_symmetric<double>{-r+0.001}

person Paul Jurczak    schedule 09.01.2020
comment
Как нам узнать значение r в этом случае, если нам нужно автоматизировать этот процесс? - person Jerin Mathew; 18.06.2021

Это грубый, масштабируемый подход.

  1. Квантовайте свое пространство в сетку с ячейками размером Z-на-Z и назовите каждую ячейку ее индексами (i, j).
  2. Для каждого многоугольника P для каждой вершины V отождествите (P, V) с ячейкой (i, j), которая его содержит.
  3. Для каждой ячейки (i, j) рассмотрим набор пар многоугольник-вершина (P_k, V_k), k = 1 ... K, которые были отождествлены с ней. Объедините вершины V_a и V_b многоугольников P_a и P_b тогда и только тогда, когда P_a и P_b не являются одним и тем же многоугольником, а V_a и V_b являются ближайшими среди таких пар. Повторяйте слияние вершин до тех пор, пока их больше не останется. Объединенные вершины получают среднее положение исходных вершин.
person Timothy Shields    schedule 04.09.2013