Question

可能重复：
Optimization a recurring matlab code

矢量化是优化这段代码的好选择吗？什么标准决定了我们是否对代码进行了矢量化？还有什么可以做的？

function [oddNodes] = pointInPolygon (point,thePolygon)
% determine if a point is in the polygon (faster than matlab "inpolygon"
% command

 polyPoints=size(thePolygon,1);     %number of polygon points
 oddNodes = false;

j=polyPoints;
x=point(1); y=point(2);

for i=1:polyPoints
if (thePolygon(i,2)<y && thePolygon(j,2)>=y ||  thePolygon(j,2)<y && thePolygon(i,2)>=y)
    if (thePolygon(i,1)+(y-thePolygon(i,2))/(thePolygon(j,2)-thePolygon(i,2))*(thePolygon(j,1)-thePolygon(i,1))<x)
        oddNodes=~oddNodes;
    end
end
j=i; 
end

Answer 1

请做一些研究，谷歌上有用的点击数量实在太多了：

http://www.softsurfer.com/Archive/algorithm_0103/algorithm_0103.htm
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/10391-fast-points-in-polygon-test
Geo Fencing - point inside/outside polygon
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12744-distance-from-a-point-to-polygon

等。

话虽如此：您的代码建议您只想确定单个点是否位于多边形内。在这种情况下，为什么要麻烦，因为inpolygon可以确定在一个百万个顶点多边形的5秒内。

现在，如果你想为多个点（但多边形中没有那么多的顶点）（或者反过来）那样做，那么你最好通过一个点数组进入功能：

function in = pointInPolygon(points, poly)

    nn = size(poly,1);
    in = false(nn,1);

    for ii = 1:size(points,2)

        x = points(ii,1);
        y = points(ii,2);

        yn = false;
        for jj = 1:size(poly,1)

            if (poly(jj,2)<y && poly(nn,2)>=y || ...
                poly(nn,2)<y && poly(jj,2)>=y)

                if (poly(jj,1)+(y-poly(jj,2))/(poly(nn,2)-poly(jj,2))*...
                   (poly(nn,1)-poly(jj,1))<x)
                    yn = ~yn;
                end

            end
            nn = jj;
        end

        in(ii) = yn;

    end

end

因为这使得Matlab能够在两个循环中使用JIT。一个简单的测试：

poly = rand(6e6,2);
poly = [poly ; poly(1,:)];

xy   = rand(1e3,2);

tic         
    in = pointInPolygon(xy, poly);
toc

结果：

Elapsed time is 0.324801 seconds.

现在，如果您想对大个点进行测试，并且在多边形中使用大个顶点数，那么您的翻译效果会更好所有这些到C并写一个mex文件。毕竟这是一个相当繁重的算法，当你也对它提出了很高的要求时，你将不得不切换你的工具集。

需要优化这个matlab代码。向量化有没有帮助？

1 个答案: