Python: tìm một phương thức để tính toán centroid bên trong của Google (còn được gọi là nhãnPoint trong arcmap) của một đa giác

tôi đang tìm kiếm một phương pháp để tính tọa độ X, Y của một điểm bên trong (còn được gọi là nhãnPoint trong arcmap) của một đa giác (không đều). Tôi đang cố gắng tìm giải pháp mà không cần sử dụng mô-đun ArcGIS

nhập mô tả hình ảnh ở đây

sự khác biệt giữa "centroid" và nhãnPoint là centroid có thể nằm ngoài đa giác.

Tôi đang sử dụng mô-đun tạo hình

từ shapely.geometry nhập đa giác

ref_polygon = Polygon(points)
# get the x and y coordinate of the centroid
ref_polygon.centroid.wkt
'POINT (558768.9293489187300000 6361851.0362532493000000)'

sử dụng dữ liệu sau (đỉnh của đa giác của tôi)

cảm ơn trước sự giúp đỡ và gợi ý

points = [(560036.4495758876, 6362071.890493258),
          (560036.4495758876, 6362070.890493258),
          (560036.9495758876, 6362070.890493258),
          (560036.9495758876, 6362070.390493258),
          (560037.4495758876, 6362070.390493258),
          (560037.4495758876, 6362064.890493258),
          (560036.4495758876, 6362064.890493258),
          (560036.4495758876, 6362063.390493258),
          (560035.4495758876, 6362063.390493258),
          (560035.4495758876, 6362062.390493258),
          (560034.9495758876, 6362062.390493258),
          (560034.9495758876, 6362061.390493258),
          (560032.9495758876, 6362061.390493258),
          (560032.9495758876, 6362061.890493258),
          (560030.4495758876, 6362061.890493258),
          (560030.4495758876, 6362061.390493258),
          (560029.9495758876, 6362061.390493258),
          (560029.9495758876, 6362060.390493258),
          (560029.4495758876, 6362060.390493258),
          (560029.4495758876, 6362059.890493258),
          (560028.9495758876, 6362059.890493258),
          (560028.9495758876, 6362059.390493258),
          (560028.4495758876, 6362059.390493258),
          (560028.4495758876, 6362058.890493258),
          (560027.4495758876, 6362058.890493258),
          (560027.4495758876, 6362058.390493258),
          (560026.9495758876, 6362058.390493258),
          (560026.9495758876, 6362057.890493258),
          (560025.4495758876, 6362057.890493258),
          (560025.4495758876, 6362057.390493258),
          (560023.4495758876, 6362057.390493258),
          (560023.4495758876, 6362060.390493258),
          (560023.9495758876, 6362060.390493258),
          (560023.9495758876, 6362061.890493258),
          (560024.4495758876, 6362061.890493258),
          (560024.4495758876, 6362063.390493258),
          (560024.9495758876, 6362063.390493258),
          (560024.9495758876, 6362064.390493258),
          (560025.4495758876, 6362064.390493258),
          (560025.4495758876, 6362065.390493258),
          (560025.9495758876, 6362065.390493258),
          (560025.9495758876, 6362065.890493258),
          (560026.4495758876, 6362065.890493258),
          (560026.4495758876, 6362066.890493258),
          (560026.9495758876, 6362066.890493258),
          (560026.9495758876, 6362068.390493258),
          (560027.4495758876, 6362068.390493258),
          (560027.4495758876, 6362068.890493258),
          (560027.9495758876, 6362068.890493258),
          (560027.9495758876, 6362069.390493258),
          (560028.4495758876, 6362069.390493258),
          (560028.4495758876, 6362069.890493258),
          (560033.4495758876, 6362069.890493258),
          (560033.4495758876, 6362070.390493258),
          (560033.9495758876, 6362070.390493258),
          (560033.9495758876, 6362070.890493258),
          (560034.4495758876, 6362070.890493258),
          (560034.4495758876, 6362071.390493258),
          (560034.9495758876, 6362071.390493258),
          (560034.9495758876, 6362071.890493258),
          (560036.4495758876, 6362071.890493258)]

python geometry algorithm

— Gianni
nguồn

Tôi nghĩ rằng điểm đại diện là những gì bạn đang tìm kiếm

http://toblerity.github.com/shapely/manual.html#object.interesentative_point

Về cơ bản, bạn sẽ chỉ sử dụng ref_polygon.interesentative_point (). Wkt thay vì phương thức centroid.

Chỉnh sửa để cung cấp ví dụ thực tế.

— MWrenn
nguồn

+1, tôi nghi ngờ Gianni đã bắt đầu với một nền tảng Arc-centric vì ESRI thực tế đề cập đến điều này như labelPointtrong hệ thống của họ. Tôi rất vui khi biết có một từ đồng nghĩa cho điều này trong các công nghệ và API khác.

— elrobis