准备:
1、四个角点(四个点确定一个框)
2、想要细分程度 (这里说的是经纬度,这里没有对经纬度做更细的区分)
如:0.000001约等于0.1m,0.00001约等于1m,0.0001约等于10m 。。。
思路:
1、四个角点的lon和lat分别放入lonList和latList中并排序(从小到大)
2、画一个最大框
左上角的点应当取 lonList的第三位 ,latList的第零位
左下角的点应当取 lonList的第零位 ,latList的第零位
右上角的点应当取 lonList的第三位 ,latList的第三位
右下角的点应当取 lonList的第零位 ,latList的第三位
上面做的就是画了一个极限包含我们需要点的矩形;
3、以左下角为坐标系的中心,根据unit分辨率向resList添加可能点
4、根据四个点确定的矩形来过滤resList的所有可能点,得到我们真正框内的点集合(过滤条件:落在四个点的框内)
ps:我这里得到的四个点无法确认谁左谁右,谁上谁下,所以需要画最大框
演示图:
1、我画了四个点
2、得到的最大框
3、过滤后的落点
此时你需要取随机点random一下list其实就可以了
demo:
public static void main(String[] args) {
//1、构建四个角落点
List<Point> points = Lists.newArrayList(
new Point(112.5743064, 26.8286825),
new Point(112.5744284, 26.8283794),
new Point(112.574591, 26.8284339),
new Point(112.5745134, 26.8286289)
);
//2、对角落点补点
List<Point> theoryPoints = getInPoints(points.get(0), points.get(1), points.get(2), points.get(3), 0.00002);
//3、对落在四个角点构建框内的数据进行过滤(注意四个角点需要按照顺时针或者逆时针的形式排列)
List<Point> inPoints = theoryPoints.stream().filter(point -> isPtInPoly(point.getLon(), point.getLat(), points)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("inPoints = " + inPoints);
}
实体:
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Point {
private double lon;//经度
private double lat;//纬度
private double alt;//高度
public Point(double lon, double lat) {
this.lon = lon;
this.lat = lat;
}
}
code:
重置四边形,获取四边形内所有点
/**
*
*
* @param leftOnPoint 四个角点(可以不按照名称来,因为方法会重新构建最大框)
* @param leftDownPoint
* @param rightOnPoint
* @param rightDownPoint
* @param unit 分辨率
* @return
*/
public static List<Point> getInPoints(Point leftOnPoint, Point leftDownPoint, Point rightOnPoint, Point rightDownPoint, double unit) {
//重组最符合逻辑的四边形区域
List<Double> lonList = new ArrayList<>();
List<Double> latList = new ArrayList<>();
lonList.add(leftOnPoint.getLon());
lonList.add(leftDownPoint.getLon());
lonList.add(rightOnPoint.getLon());
lonList.add(rightDownPoint.getLon());
latList.add(leftDownPoint.getLat());
latList.add(leftOnPoint.getLat());
latList.add(rightDownPoint.getLat());
latList.add(rightOnPoint.getLat());
lonList.sort(Double::compareTo);
latList.sort(Double::compareTo);
Point leftOnPointRel = new Point(lonList.get(lonList.size() - 1), latList.get(0));
Point leftDownPointRel = new Point(lonList.get(0), latList.get(0));
Point rightOnPointRel = new Point(lonList.get(lonList.size() - 1), latList.get(latList.size() - 1));
Point rightDownPointRel = new Point(lonList.get(0), latList.get(latList.size() - 1));
List<Point> list = new ArrayList<>();
double lon = leftDownPointRel.getLon();
while (true) {
double lat = leftDownPointRel.getLat();
while (true) {
if (lat >= Math.max(rightDownPointRel.getLat(), rightOnPointRel.getLat())) {
break;
}
list.add(new Point(lon, lat));
lat += unit;
}
if (lon >= Math.max(leftOnPointRel.getLon(), rightOnPointRel.getLon())) {
break;
}
lon += unit;
}
return list;
}
过滤方法:
/**
* 判断某一个经纬度点是否在一组经纬度范围内
*
* @param ALon A点经度
* @param ALat A点纬度
* @param ps 范围多边形经纬度集合
* @author Klay
* @date 2023/2/8 18:06
*/
public static boolean isPtInPoly(double ALon, double ALat, List<Point> ps) {
if (CollectionUtils.isEmpty(ps)) {
logger.warn("当前传入点集合为空");
return false;
}
int iSum, iCount, iIndex;
double dLon1 = 0, dLon2 = 0, dLat1 = 0, dLat2 = 0, dLon;
if (ps.size() < 3) {
return false;
}
iSum = 0;
iCount = ps.size();
for (iIndex = 0; iIndex < iCount; iIndex++) {
if (iIndex == iCount - 1) {
dLon1 = ps.get(iIndex).getLon();
dLat1 = ps.get(iIndex).getLat();
dLon2 = ps.get(0).getLon();
dLat2 = ps.get(0).getLat();
} else {
dLon1 = ps.get(iIndex).getLon();
dLat1 = ps.get(iIndex).getLat();
dLon2 = ps.get(iIndex + 1).getLon();
dLat2 = ps.get(iIndex + 1).getLat();
}
// 以下语句判断A点是否在边的两端点的水平平行线之间,在则可能有交点,开始判断交点是否在左射线上
if (((ALat >= dLat1) && (ALat < dLat2)) || ((ALat >= dLat2) && (ALat < dLat1))) {
if (Math.abs(dLat1 - dLat2) > 0) {
//得到 A点向左射线与边的交点的x坐标:
dLon = dLon1 - ((dLon1 - dLon2) * (dLat1 - ALat)) / (dLat1 - dLat2);
// 如果交点在A点左侧(说明是做射线与 边的交点),则射线与边的全部交点数加一:
if (dLon < ALon) {
iSum++;
}
}
}
}
if ((iSum % 2) != 0) {
return true;
}
return false;
}
如有纰漏,还望补充,小子改正