Polylabel-rs

Polylabel 算法的 Rust 实现

橙色圆点是多边形质心。青色圆点是理想的标签位置。红色框表示搜索空间。

您可以通过克隆此仓库，切换到 visualise 分支，并打开 visualise.ipynb Jupyter 笔记本，然后逐个单元格运行来生成此可视化。您还可以使用笔记本轻松可视化您自己的多边形。

使用方法

extern crate polylabel;
use polylabel::polylabel;

extern crate geo;
use geo::{Point, Polygon};

let coords = vec![
    (0.0, 0.0),
    (4.0, 0.0),
    (4.0, 1.0),
    (1.0, 1.0),
    (1.0, 4.0),
    (0.0, 4.0),
    (0.0, 0.0)
];
let poly = Polygon::new(coords.into(), vec![]);
let label_pos = polylabel(&poly, &0.10);
// Point(0.5625, 0.5625)

命令行工具

提供了一个命令行工具：cargo install polylabel_cmd。这启用了 polylabel 命令，该命令以 GeoJSON 文件作为输入，以及一个可选的（-t / --tolerance）容忍值。更多信息请参阅 crates.io。

文档

https://docs.rs/polylabel

FFI

启用 Cargo 的 ffi 和 headers 功能以启用此功能

使用以下三个必填参数调用 polylabel_ffi

• Array （一个有两个字段的 struct）
  • data：一个指向两个元素 c_double 数组的空指针，每个数组代表多边形外部壳上的一个点）
  • len：表示data数组长度的，一个size_t类型。
• WrapperArray（一个包含两个字段的结构体）
  • data：指向一个Array数组的一个空指针，每个条目代表一个内部多边形环。如果没有环，则为空。
  • len：表示data数组长度的，一个size_t类型。如果为空，则为0。
• tolerance，一个c_double

该函数返回一个包含两个c_double字段的struct。

• x_pos
• y_pos

头文件位于include目录下。一个Python示例可以在ffi.py中找到。

自动生成的头文件可在include/header.h中找到。

性能与精度

使用一个4核心2.3GHz的Intel Core i5处理器，在具有约9k个顶点（代表挪威大陆）的多边形上找到标签位置，容忍度为1.0，大约需要9毫秒。根据您多边形的尺寸，可能需要更高的容忍度（即更小的数字）。有关每个小数位提供的精度的指导，请参见这里。