Пересечение линии nD с выпуклой оболочкой в ​​Python

Согласно qhull.org, баллы x грани выпуклой оболочки проверить V.x+b=0, где V и b заданы hull.equations. (. здесь означает скалярное произведение. V — нормальный вектор длины один.)

Если V — нормаль, b — смещение, а x — точка внутри выпуклой оболочки, то Vx+b ‹0.

Если U является вектором луча, начинающегося в O, уравнение луча будет x=αU, α>0. поэтому пересечение луча с гранью равно x = αU = -b/(V.U) U. Уникальная точка пересечения с корпусом соответствует минимуму положительных значений α:

Следующий код дает это:

import numpy as np
from scipy.spatial import ConvexHull

def hit(U,hull):
    eq=hull.equations.T
    V,b=eq[:-1],eq[-1]
    alpha=-b/np.dot(V,U)
    return np.min(alpha[alpha>0])*U

Это чистое решение numpy, поэтому оно быстрое. Пример для 1 миллиона точек в кубе [-1,1]^3:

In [13]: points=2*np.random.rand(1e6,3)-1;hull=ConvexHull(points)

In [14]: %timeit x=hit(np.ones(3),hull) 
#array([ 0.98388702,  0.98388702,  0.98388702])
10000 loops, best of 3: 30 µs per loop

Как упоминал Анте в комментариях, вам нужно найти ближайшее пересечение всех линий/плоскостей/гиперплоскостей в корпусе.

Чтобы найти пересечение луча с гиперплоскостью, сделайте скалярное произведение нормализованного луча с нормалью к гиперплоскости, что скажет вам, насколько далеко в направлении нормали к гиперплоскости вы двигаетесь на каждую единицу расстояния вдоль луча.

Если скалярное произведение отрицательное, это означает, что гиперплоскость находится в направлении, противоположном лучу, если ноль, это означает, что луч параллелен ей и не пересекается.

Получив положительное скалярное произведение, вы можете определить, как далеко находится гиперплоскость в направлении луча, разделив расстояние плоскости в направлении нормали к плоскости на скалярное произведение. Например, если плоскость находится на расстоянии 3 единиц, а скалярное произведение равно 0,5, то вы приближаетесь только на 0,5 единицы на каждую единицу, которую вы перемещаете по лучу, поэтому гиперплоскость находится на расстоянии 3/0,5 = 6 единиц в направлении луча. .

После того, как вы вычислили это расстояние для всех гиперплоскостей и нашли ближайшую, точка пересечения — это просто луч, умноженный на ближайшее расстояние.

Вот решение на Python (функция нормализации взята из здесь):

def normalize(v):
    norm = np.linalg.norm(v)
    if norm == 0: 
       return v
    return v / norm

def find_hull_intersection(hull, ray_point):
    # normalise ray_point
    unit_ray = normalize(ray_point)
    # find the closest line/plane/hyperplane in the hull:
    closest_plane = None
    closest_plane_distance = 0
    for plane in hull.equations:
        normal = plane[:-1]
        distance = plane[-1]
        # if plane passes through the origin then return the origin
        if distance == 0:
            return np.multiply(ray_point, 0) # return n-dimensional zero vector 
        # if distance is negative then flip the sign of both the
        # normal and the distance:       
        if distance < 0:
            np.multiply(normal, -1);
            distance = distance * -1
        # find out how much we move along the plane normal for
        # every unit distance along the ray normal:
        dot_product = np.dot(normal, unit_ray)
        # check the dot product is positive, if not then the
        # plane is in the opposite direction to the rayL
        if dot_product > 0:  
            # calculate the distance of the plane
            # along the ray normal:          
            ray_distance = distance / dot_product
            # is this the closest so far:
            if closest_plane is None or ray_distance < closest_plane_distance:
                closest_plane = plane
                closest_plane_distance = ray_distance
    # was there no valid plane? (should never happen):
    if closest_plane is None:
        return None
    # return the point along the unit_ray of the closest plane,
    # which will be the intersection point
    return np.multiply(unit_ray, closest_plane_distance)

Тестовый код в 2D (решение обобщается на более высокие измерения):

from scipy.spatial import ConvexHull
import numpy as np

points = np.array([[-2, -2], [2, 0], [-1, 2]])
h = ConvexHull(points)
closest_point = find_hull_intersection(h, [1, -1])
print closest_point

выход:

[ 0.66666667 -0.66666667]