最小境界ボックスアルゴリズムの変更

最小バウンディングボックスに似たアルゴリズムを作成しようとしています（ただし、最終的には似たようなものにならない場合があります）。この場合、角度はパラメーターとして渡され、角度を指定すると、すべてのポイント/ポリゴンをカバーする最小の長方形が必要になります。これまでの私の考えは、ポイントの中心を見つけることです（セントロイドアルゴリズム）。そこから、パラメーターの角度と同じ角度の2本の平行線と、それらに垂直な2本の線を作成します。次に、反復を使用して、これらの線がすべてのポイントを含むまで外側（反対方向）に移動します。また、厳密な最小バウンディングボックスである必要はなく、おおよその動作です（各反復ステップのサイズに依存すると思います）。

これが私のコードです。すでにすべてのポリゴンを1つに分解しています。次に、凸包を使用して頂点を減らします。次に、すべての頂点をリストに入れます-これがまだ役立つかどうかわかりません...

a = layer.getFeatures()
for feat in a:
    geom = feat.geometry()
a = geom.convexHull()
vertexId = QgsVertexId()
vertices = []
b = a.constGet().nextVertex(vertexId)
while b[0]:
    vertices.append(b[1])
    b = a.constGet().nextVertex(vertexId)

注：ある時点で、ボックスの角度を渡す必要があります。QGIS 3を使用していますが、これをPythonで作成する必要があります。レイヤー「レイヤー」には、他のすべてのポリゴンのディゾルブされたポリゴンという1つのジオメトリがあります。アクセスするために反復が必要ない場合があります。

詳細/情報をお伝えする必要がある場合はお知らせください。

完全なコードは次のとおりです。行数が多すぎます（確かに必要以上です）が、動作します。これで、必要に応じてクリーニングできます。

再開すると、アルゴリズムは、回転パラメーターによって定義された勾配を持ち、ポイントを通過する平行線間の最大距離を計算します。各ポイントに対して、「水平」および「垂直」線が作成されます。この名前は、位置0（rotation = 0）で定義されているため、単なる方向です。したがって、各外部ポイントに対してこの2本の可能な線が作成され、次に、4本の外部線に基づいて、または言い換えると、平行線の距離が最大であるポリゴンが作成されます。

最後に、QGIS 3.8で草を使用するように作られています。

from PyQt5.QtCore import *
from qgis.core import *
from qgis.gui import *
from processing.tools import *
from qgis.utils import iface
import qgis.utils, os, glob, processing, string, time, shutil, ogr

#PARAMETERS AND LAYERS
rotation = 45 #use any value between 0 and <90 #90 would make a mess

layer1 = iface.activeLayer() # Load the layer (from active)
crs = layer1.crs().authid() #get crs

#----------------------------------------------------------------------------------------
#LINE EQUATIONS
''' 
BASIC LINE EQUATIONS
y = ax + b
a = (y2 - y1) / (x2 - x1)
b = y1 - a * x1
Distance = (| a*x1 + b*y1 + c |) / (sqrt( a*a + b*b))# Function to find straight distance betweeen line and point 
'''
# slope from angle
def sfa (a):
    return round(math.tan(math.radians(a)),12) #round to avoid problems with horizontal and vertical

# angle from slope (not used)
def afs (s):
    return (math.atan(s) / math.pi) * 180

# Function to find distance 
def shortest_distance(x1, y1, a, b, c):    
    d = round(abs((a * x1 + b * y1 + c)) / (math.sqrt(a * a + b * b)) , 12)
    return d

# Function to find interception between lines
def cross(a1,b1,a2,b2):
    x = (b2-b1) / (a1-a2)
    y = a1 * x + b1
    return (x,y)

#----------------------------------------------------------------------------------------
# GET LIST OF POINTS TO ITERATE
# Calculate convexhull to reduce the iterations between point
# This avoid calculations on 'internal' points
# process of minimum bounding geometry convexHull
MBG = processing.run("qgis:minimumboundinggeometry", {'INPUT': layer1,'FIELD':None,'TYPE':3,'OUTPUT':'TEMPORARY_OUTPUT'})

# Get vertex of MBG
MBGp = processing.run("native:extractvertices", {'INPUT':MBG['OUTPUT'],'OUTPUT':'TEMPORARY_OUTPUT'})

plist = list(MBGp['OUTPUT'].getFeatures())

lp = list()
for p in plist:
    geom = p.geometry()
    a = geom.asPoint()
    point = (a[0],a[1])
    lp.append(point)

#----------------------------------------------------------------------------------------
# PROCESS
# compare hdist and v dist betweeen each pair of point and get the most distant lines
hdist_max = 0
vdist_max = 0
index = list(range(0,len(lp))) #iteration index
bl = ['ah1','bh1','av1','bv1','ah2','bh2','av2','bv2'] #polygon lines defined by 8 parameters see below

for i in index[:-1]:
    print('i'+str(i))
    for t in index[i+1:]:
        print('t'+str(t))

        x1 = lp[i][0] #; print('x1: {}', x1)
        y1 = lp[i][1] #; print('y1: {}', y1)
        x2 = lp[t][0] #; print('x2: {}', x2)
        y2 = lp[t][1] #; print('y2: {}', y2)

        #h1 equation
        ah1 = sfa(rotation)
        bh1 = y1 - ah1 * x1

        #v1 equation
        av1 = sfa(rotation + 90) #remember that just the horizontal is the reference at 0 rotation
        bv1 = y1 - av1 * x1 

        #h2 equation
        ah2 = sfa(rotation)
        bh2 = y2 - ah2 * x2

        #v2 equation
        av2 = sfa(rotation + 90) #remember that just the horizontal is the reference
        bv2 = y2 - av2 * x2 

        # H dist
        hdist = shortest_distance(x1, y1, ah2, -1, bh2)
        vdist = shortest_distance(x1, y1, av2, -1, bv2)

        if hdist > hdist_max:
            bl[0] = ah1
            bl[1] = bh1
            bl[4] = ah2
            bl[5] = bh2
            hdist_max = hdist #update max hdist
        if vdist > vdist_max:
            bl[2] = av1
            bl[3] = bv1
            bl[6] = av2
            bl[7] = bv2
            vdist_max = vdist #update max vdist

print("Max perpendicular distance betweeen 'horizontal lines' is",hdist_max, ' m')
print("Max perpendicular distance betweeen 'verticallines' is",vdist_max, ' m')

#------------------------------------------------------------------------------------------
# GET 4 COORDS FROM BOUNDINGLINES bl
# using the slope and intercept from boundinglines can we now calculate the 4 corners of the rotated polygon
H1V1 = cross(bl[0],bl[1],bl[2],bl[3]) # H1V1
H1V2 = cross(bl[0],bl[1],bl[6],bl[7]) # H1V2
H2V1 = cross(bl[4],bl[5],bl[2],bl[3]) # H2V1
H2V2 = cross(bl[4],bl[5],bl[6],bl[7]) # H2V2

# SORT POINTS CLOCKWISE AND CREATE QgsPointXY for polygon
clist = [H1V1,H1V2,H2V1,H2V2]
points=[]
points.append(sorted(clist, key=lambda e: (e[1], e[0]))[0]); clist.remove(points[0]) #minX and minY
points.append(sorted(clist, key=lambda e: (e[0], e[1]))[0]); clist.remove(points[1]) #minY and minX
points.append(sorted(clist, key=lambda e: (e[1]), reverse=True)[0]); clist.remove(points[2]) #maxY
points.append(clist[0]) #remaining
p=[]
for i in points:
    p.append(QgsPointXY(i[0],i[1]))
print('Coords of the polygon: ',p)

#------------------------------------------------------------------------------------------
#CREATE ROTATED BOUNDING BOX FROM THESE POINTS
layer = QgsVectorLayer(str('Polygon?crs='+crs), 'polygon' , 'memory')
prov = layer.dataProvider()
feat = QgsFeature()
feat.setGeometry(QgsGeometry.fromPolygonXY([p]))
prov.addFeatures([feat])
layer.updateExtents()
QgsProject.instance().addMapLayers([layer])