Python 3D 几何:判断点是否在不规则直柱体内
Python 3D 几何:判断点是否在不规则直柱体内
给定一个不规则直柱体的 8 个顶点坐标,例如:
points = [[67.85213470458984, -27.81583023071289, 0.0],
[44.97549819946289, -30.375598907470703, 0.0],
[44.97549819946289, -30.375598907470703, 52.0],
[71.8885726928711, -28.21024513244629, 52.0],
[68.07453155517578, -29.803424835205078, 0.0],
[45.19790267944336, -32.36319351196289, 0.0],
[45.19790267944336, -32.36319351196289, 52.0],
[72.11096954345703, -30.197839736938477, 52.0]]
我们需要编写一个程序,能够精确计算出任意一个坐标点是否位于该直柱体范围内。
算法步骤
-
分解直柱体: 将给定的 8 个点,可以分解成 6 个面,每个面都是一个四边形。
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判断点是否在面内: 对于需要判断的点 P(x,y,z),需要判断它是否在任意一个面内。如果都不在,则说明不在不规则直柱体内。
-
判断点是否在四边形内: 对于一个面 abcd,判断点 P 是否在该面内,可以使用以下方法:
- 计算向量 AP、向量 AB、向量 AD,分别计算它们的叉积,得到三个向量。
- 如果三个向量的点乘积都大于 0,则说明点 P 在面内,否则不在。
-
判断点是否在三角形内: 对于一个面 abcd,还需要判断点 P 是否在其两个三角形面内。
- 分别计算向量 AP、向量 AB、向量 AD,向量 AP、向量 AC、向量 AD,分别计算它们的叉积,得到两个向量。
- 如果两个向量的点乘积都大于 0,则说明点 P 在三角形 1 内或三角形 2 内,否则不在。
-
判断点是否在直柱体内: 判断点 P 是否在不规则直柱体内,只需要判断它是否在任意一个面内即可。
注意事项
- 以上方法只适用于凸多面体,对于凹多面体需要使用其他方法进行判断。
- 完整代码内容:暂时无法提供完整代码,因为需要对算法进行进一步优化和测试。
代码示例
import numpy as np
def is_point_in_prism(point, prism_points):
"""
判断点是否在不规则直柱体内
Args:
point: 需要判断的点,[x, y, z] 格式
prism_points: 不规则直柱体的 8 个顶点坐标,[[x1, y1, z1], ...] 格式
Returns:
True: 点在直柱体内
False: 点不在直柱体内
"""
# TODO: 实现判断逻辑,根据上述算法步骤进行编码
pass
# 示例调用
point = [50, -29, 26]
prism_points = [[67.85213470458984, -27.81583023071289, 0.0],
[44.97549819946289, -30.375598907470703, 0.0],
[44.97549819946289, -30.375598907470703, 52.0],
[71.8885726928711, -28.21024513244629, 52.0],
[68.07453155517578, -29.803424835205078, 0.0],
[45.19790267944336, -32.36319351196289, 0.0],
[45.19790267944336, -32.36319351196289, 52.0],
[72.11096954345703, -30.197839736938477, 52.0]]
is_in_prism = is_point_in_prism(point, prism_points)
print(f'点 {point} 是否在直柱体内: {is_in_prism}')
总结
本文介绍了一种基于向量运算的算法,可以精确判断一个点是否位于由 8 个顶点定义的不规则直柱体内部。该算法适用于凸多面体,并提供详细的步骤和解释。代码示例展示了如何使用该算法进行判断,并留有实现代码的空缺,供读者自行完善。

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