如何将多边形裁剪为矩形区域内

Question

所以我有一个形状为(N, 2) 的numpy 多边形数组，我想对其进行裁剪，使其位于1 中看到的256x256 图像的范围内。也就是说，我想裁剪这个多边形，使其与256x256 区域内的黄色蒙版的边界相匹配；输出多边形的面积应与此遮罩等效，形状为(Mx2)。

如图所示，我已经对多边形进行了光栅化以创建二进制掩码，使其位于256x256 的范围内。但是，我还想裁剪多边形，使其与二进制掩码的边界匹配。我怎样才能做到这一点？我正在考虑通过创建一个矩形多边形[(0,0), (0,256), (256,256), (256,0)] 来使用shapely，但是，我意识到我可能需要处理很多边缘情况：

• 盒子与多边形相交，因此，我们想要得到相交的多边形
• 盒子完全在多边形内，因此，输出盒子
• 多边形完全在框内，因此，输出原始多边形
• 交叉导致多个多边形，需要处理这个

也许编写一些代码来处理这一切并不是那么糟糕，但有没有某种库可以快速轻松地完成这件事？

Answer 1

Shapely 可以很好地解决您的问题。您的边缘案例是两个通用多边形相交的标准案例，您可以使用Polygon.intersection (link)。如果交叉点产生多个多边形，那么Polygon.intersection 只会给你一个MultiPolygon。下面举个例子来说明：

from shapely.geometry import Polygon
from shapely.affinity import scale,translate
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# build squiggly polygon
theta=np.linspace(0,2*np.pi,100)
x=np.cos(theta)+0.1*np.sin(theta*10)
y=np.sin(theta)
A=Polygon(np.column_stack((x,y)))

# build a box
B=Polygon([[-.25,-1.5],[.25,-1.5],[.25,1.25],[-.25,1.25],[-.25,-1.5]])
# Intersection
C=A.intersection(B)
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(A.boundary.xy[0],A.boundary.xy[1],'k',label='A')
plt.plot(B.boundary.xy[0],B.boundary.xy[1],'b',label='B')
plt.plot(C.boundary.xy[0],C.boundary.xy[1],'--r',label='C')
plt.title('standard intersection')

# box in squiggly
B1=scale(B,0.5,0.5)
C=A.intersection(B1)
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(A.boundary.xy[0],A.boundary.xy[1],'k',label='A')
plt.plot(B1.boundary.xy[0],B1.boundary.xy[1],'b',label='B')
plt.plot(C.boundary.xy[0],C.boundary.xy[1],'--r',label='C')
plt.title('box in squiggly')

# squiggly in box
B1=scale(B,5,5)
C=A.intersection(B1)
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(A.boundary.xy[0],A.boundary.xy[1],'k',label='A')
plt.plot(B1.boundary.xy[0],B1.boundary.xy[1],'b',label='B')
plt.plot(C.boundary.xy[0],C.boundary.xy[1],'--r',label='C')
plt.title('squiggly in box')

# multipolygons
B1=translate(B,1.2,0)
C=A.intersection(B1)
plt.subplot(2,2,4)
plt.plot(A.boundary.xy[0],A.boundary.xy[1],'k',label='A')
plt.plot(B1.boundary.xy[0],B1.boundary.xy[1],'b',label='B')

for poly in C:
    plt.plot(poly.boundary.xy[0],poly.boundary.xy[1],'--r',label='C')

plt.title('multipolygons')
plt.show()

生成下图