檢查多邊形中的點包含：光線追蹤與Matplotlib
要確定點是否位於多邊形內，有兩種主要方法：常用：光線追蹤和Matplotlib的path.contains_points。然而，第三個選項 Shapely 為幾何計算提供了專用解決方案。
Matplotlib 的 path.contains_points
這種方法已被證明在基準測試中明顯更快，如提供的程式碼片段所示。其速度優勢使其成為需要頻繁進行點遏制檢查的場景的合適選擇。
光線追蹤方法
雖然光線追蹤最初被認為是推薦的方法，但其性能已經被 Matplotlib 的 path.contains_points 超越。該程式碼演示了此方法的實現，其中涉及迭代多邊形邊併計算交集。雖然它比 path.contains_points 慢，但它仍然是一個可靠的替代方案。
Shapely
Shapely 提供了一個用於幾何操作的專用庫，包括多邊形中的點包含。它的 contains 方法提供了一個易於使用的介面來確定點成員資格。然而，值得注意的是，它的精確度可能不適用於所有應用，因為它假設查詢點處沒有頂點的連續多邊形。
基於像素的網格最佳化
在不需要高精度的場景中，建立基於像素的布林值網格可以提供高效且快速的替代方案。透過將 True 指派給位於多邊形內的網格元素，將 False 指派給多邊形以外的網格元素，可以使用網格索引來計算後續的點包含檢查。
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