标签: shapely

我在 GeoPandas 数据框中有一列，其中包含类似 this one'{type=Point, coordinates=[37.55, 55.71]}'或 this 的字符串'{type=MultiPoint, coordinates=[[37.6, 55.4]]}'。它也可以是多边形或任何其他几何形状。然后就是嵌套列表形式的几个点。如何将其转换为普通的 GeoPandas 几何对象？

客观的

从 2D 多边形（基于 CAD）创建简单的骨架线以用于 CAD 目的。应避免出现小线。

工作状态

• 创建多边形的 Voronoi 图
• 使用 DFS 识别 voronoi 顶点/边的分支
• 使用 Shapely Line String (Ramer-Douglas-Peucker) 来简化线条

问题

Ramer-Douglas-Peucker 无法根据需要简化生产线。如果增加 RDP 容差，结果并不令人满意。目标应该是用尽可能少的线尽可能好地表示多边形。水平线段应该用水平线表示，而不是小角度的线。RDP 尝试仅考虑数据中给出的点。所需的结果应包含以前不属于分支的点（参见图像）。

示例图像（起点：中轴） 起点：中轴

示例图像（期望的结果） 期望的结果

我将点数据打包到：链接到数据

Shapely 简化的示例代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import LineString

##########################
pathToFile = ""
RDP_Tolerance= 2
##########################


data = np.genfromtxt(pathToFile )

plt.figure()
plt.plot(data[:,0],data[:,1])
plt.scatter(data[:,0],data[:,1])
plt.axis('equal')
plt.show()

linestring = LineString(data)
lineStringSimplified = linestring.simplify(RDP_Tolerance)
simplifiedData = np.asarray(lineStringSimplified.coords)
plt.figure()
plt.plot(simplifiedData [:,0],simplifiedData [:,1])
plt.scatter(simplifiedData [:,0],simplifiedData [:,1]) …

现在我有以下代码，该代码因段错误而崩溃：

from shapely import geometry

print(geometry.Polygon([[0, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 0]]))

Process finished with exit code 139 (interrupted by signal 11: SIGSEGV)

我尝试重新安装 shapely，python3.7 -m pip install -U shapely --no-cache 但没有任何效果。我的环境是任何虚拟环境之外的 Ubuntu 18.04 和 Python 3.7。因此，有关将 shapely 安装到 anaconda 环境中的其他问题对我没有帮助。关于如何塑造优美的工作有什么建议吗？

我试图在 Shapely 中找到线串的长度（以米为单位），但似乎无法达到预期的结果。几乎可以肯定我在坐标系方面犯了一些错误，但我一直无法弄清楚。

这是单行的一些简化代码：

from shapely.geometry import LineString
line = LineString([(12875996.563923, -3940011.116702), (12872802.929335, -3937989.118438)])
line.crs = 'EPSG:3857'
line.length

输出为3779.92m。不过根据我的测量，应该是~3159m。

这是基于检查以下地点的点（两个环岛的中心）的位置，然后在 Google 地球中测量它们之间的位置。

第 1 点： http://epsg.io/map#srs=3857&x=12875996.563923&y=-3940011.116702&z=14&layer=streets
第 2 点： http: //epsg.io/map#srs=3857&x=12872802.929468&y=-3937989.1185 38&z =17&层=街道

我的数据集由 a 组成LineString，我想过滤掉该 的各个线段LineString。更准确地说，是每一个街道段。

到目前为止，我已经从数据集中提取了各个点并将它们保存在单独的列表中。此外，我想再次收集这些点并从中创建单独的 LineStrings 以将它们存储到地理数据框中。数据具有以下形式：

LINESTRING (3275.284016199762 340555.8579582386, 3241.504528076811 340504.1348617533, 3245.415803206172 340501.457084205, 3280.414559049542 340552.7138220053, 3285.19053022

我的问题是我必须LineString为每次迭代创建并显式保存一个单独的。谁能帮我这个？有更好的方法吗？

from shapely.geometry import Point, LineString

#Loop over LineString and gather Points
c=[]

for i in range(0,end):
    c.append(Point(route1.coords[i]))


iterator=len(c)
max=len(c)-1

#Loop to store LineStrings - got stuck here
for i in np.arange(0,iterator):
    if i<max:
        LineString([c[i], c[i+1]]).wkt

    else:
        break;

输出应如下所示：

Linestring(Point A, Point B)  
Linestring(Point B, Point C)  
Linestring(Point C, Point D)  
...  
Linestring(Point Y, Point Z)

我正在使用 Shapely 的多边形来获取人类生成的数据。要求多人围绕图像中的某些特征绘制多边形。因此，对于每个图像，我们有 nMultiPolygon个，其中 n 等于每个图像的参与者数量。

我可以绘制其中的每一个Multipolygon。

fig, ax = plt.subplots()

for ii, multi_poly in enumerate(multi_polys):
    for poly in multi_poly.geoms:
        x,y = poly.exterior.xy
        plt.plot(x,y, c=colors[ii])

我们可以看到，在某些位置， 的Multipolygon重叠，而在其他位置则没有重叠。

我希望获得这些多边形的重叠或相交。这应该是微不足道的，因为我可以做类似的事情：

intersection = multi_a.intersection(multi_b) \
            .intersection(multi_c) \
            .intersection(multi_d) \
            .inters... 

我可以在上一张图上绘制这个交集，我们看到：

这看起来不错。Multipoloygon但是，此方法仅返回所有重叠的区域。有没有办法获得 75% 的多边形重叠的交点？或者50%重叠在哪里？

代码示例：以下虚拟数据给出了该图：

P1 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)])
P2 = Polygon([(2.5, 2), (3, 2), (3, 3), (2.5, 3)])
multi_a = MultiPolygon([P1, P2])

P1 = Polygon([(-1, -1), (-1, 2),(2, …

我在 python 中使用 shapely 并尝试在网格中生成均匀间隔的点，这些点在最快的 O(n) 时间内落在形状内。形状可以是任何闭合多边形，而不仅仅是正方形或圆形。我目前的做法是：

1. 找到最小/最大 y 和 x 来构建一个矩形。
2. 给定间距参数（分辨率）构建点网格
3. 逐一验证这些点是否落在形状内。

有没有更快的方法来做到这一点？

# determine maximum edges
polygon = shape(geojson['features'][i]['geometry'])
latmin, lonmin, latmax, lonmax = polygon.bounds

# construct a rectangular mesh
points = []
for lat in np.arange(latmin, latmax, resolution):
    for lon in np.arange(lonmin, lonmax, resolution):
        points.append(Point((round(lat,4), round(lon,4))))

# validate if each point falls inside shape
valid_points.extend([i for i in points if polygon.contains(i)])

我找到了这段代码，但它需要第一点和第二点来创建一条线。我怎样才能改变它，使它只适用于第一个点、线的长度和角度？

from shapely.geometry import LineString
from shapely.geometry import Point

p = Point(5,5)
c = p.buffer(3).boundary
l = LineString([(0,0), (10, 10)])
i = c.intersection(l)

print i.geoms[0].coords[0]
(2.8786796564403576, 2.8786796564403576)

print i.geoms[1].coords[0]
(7.121320343559642, 7.121320343559642)

我有一个由id和由2D点填充的几何列组成的geopandas数据框。我想将每个唯一ID的点连接起来以创建多边形，以便我的新数据框将具有多边形作为其几何形状。我的代码当前看起来像这样：

polygons = geopandas.GeoDataFrame() 
for i in id:
    group = df[df['id']== i]
    polygon = {'type': 'Polygon', 'coordinates': group['geometry']}
    polygon['poly'] = polygon
    polygons = geopandas.concat([polygon,polygons])

它创建了一个多边形，但是当我分配新变量时，poly它说

ValueError: Length of values does not match length of index"

这很有意义，因为它仍然只是坐标列表，而不是实际的多边形对象。有谁知道如何使它成为我可以添加到geopandas列上的实际多边形对象df？
提前致谢 ：）

我有一个geopandas df，其中有一列匀称的点对象。我想从形状良好的点对象中提取坐标（纬度/经度）以生成纬度和经度列。必须有一种简单的方法来执行此操作，但是我无法弄清楚。

我知道您可以像这样提取单个坐标：

lon = df.point_object[0].x
lat = df.point_object[0].y

而且我可以创建一个对整个df都执行此操作的函数，但是我发现有一种更有效/更优雅的方法。