简介

跟某人讨论一个排样问题。
他说，算法搜索速度很慢，每两个物体间的重叠面积计算时间若按1s来算，300个物体需要计算将近9万次。
我说，这用计算机视觉难道不是几句话解决的嘛！
（小小的嘚瑟一把，虽然做了这么久的CV，一直觉得自己一无所成，但是没想到默默的就能解决别人的问题了哈哈哈~~）

本文档目的为：
给定的数据为多边形的各个顶点，为N*2的矩阵，N 为多边形的顶点个数，计算任意两个多边形重叠面积计算的工具介绍及程序。
注意，并不涉及IOU的计算（虽然只是一句话的事哈哈哈）等，只是要重叠面积。

1. shapely工具箱

判断任意两个多边形的面积是否有交集有函数A.intersects(B)实现，若A和B有交集，返回为TRUE，若没有交集，返回为FALSE；
计算任意两个多边形的面积有函数A.intersection(B).area,输出直接为A和B的交集的面积。

那么问题在于，如何将多边形顶点的坐标，换为组成多边形的所有内部点的坐标。
python有个工具箱shapely。用于解决多边形有关问题。其中有个多边形填充函数Polygon.

shapely的安装方法为：

pip install Shapely

但是不知道为什么，用该方法安装时，一直报错，后来直接从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely （直接ctrl+F搜索shapely快速转到下载位置）下载了该文件，用地址名安装。

安装成功后，即可用下面示意的程序计算面积。

2. 程序

import numpy as np
import time
from shapely.geometry import Polygon  # 多边形
import scipy.io as io

def Cal_area_2poly(data1,data2):
    """
    任意两个图形的相交面积的计算
    :param data1: 当前物体
    :param data2: 待比较的物体
    :return: 当前物体与待比较的物体的面积交集
    """

    poly1 = Polygon(data1).convex_hull      # Polygon：多边形对象
    poly2 = Polygon(data2).convex_hull

    if not poly1.intersects(poly2):
        inter_area = 0  # 如果两四边形不相交
    else:
        inter_area = poly1.intersection(poly2).area  # 相交面积
    return inter_area
    
data1 = []  # 带比较的第一个物体的顶点坐标
data2 = []   #待比较的第二个物体的顶点坐标
area = Cal_area_2poly(data1,data2)