不同的三角形计算方法

Question

我有一个二维三角形所有三个角的(x,y)-坐标。现在我想检查一个(xp,yp)的点是否在这个三角形内：我知道两种检查方法（仅在理论上，尚未实现）：

• 带矢量：

  vec_0A + vec_AB*lambda + vec_AC*my = vec_0P
  lambda + my =< 1
  

• 具有直线方程：

计算AB、AC、BC三个线性方程，并检查每个方程的p是否在其左/右。

问题1：它必须是准确的，因为我的角和点的典型(x,y)-值如下所示：(-0.049721957725789148, 0.024809768773549616)->18位小数点后

问题2：它应该有一个很好的性能，因为我想检查P是内三角形（ABC）还是内三角形（DEF）或内三角形（GHI）或内三角（JKL），还是在所有三角形之外。我必须用大约10000分来完成。

我在某个地方读到向量法不是那么准确。是吗？你知道其他检查方法吗？你推荐哪种检查方式？

Answer 1

遇到这样的问题时，总是要查找库。。。这是一个数学问题，可能在图书馆里有答案。一个快速答案：

import matplotlib
matplotlib.path.Path.contains_points   # is the function you are looking for

有关使用说明，请查看docstring。