はじめに
皆様こんにちは。
AMDlab Webエンジニアの塚田です。
今回pythonのライブラリであるShapelyについて学習してみました。
Shapelyは、Pythonで図形（ジオメトリ）を扱うためのライブラリです。
「点・線・多角形」などの幾何学的なオブジェクトを作成・操作・解析するのに使われます。
地理情報（GIS）や図形処理、空間アルゴリズムの分野で特に重宝されています。
開発環境構築
仮想環境を用意してその中で開発を進めます。
IDEとしてCursorを利用します。ベースはVisual Studio Code（VS Code）なので、UIや基本操作はVS Codeに慣れている人ならすぐに使えます。
まず、仮想環境を用意します。
Cursorのターミナルで以下のコマンドを打ちます。
次に、venv環境をアクティベートし、必要なパッケージをインストールします。
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source venv/bin/activate && pip install shapely matplotlib |
次に、requirements.txtファイルを作成して、必要なパッケージを記録します。
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pip freeze > requirements.txt |
ソースコード解説
Shapelyを利用して図形同士の和集合、差集合、外側,内側のバッファリングを求めるコードについて記載しています。
計算結果を画面上に表示するためにMatplotlibを利用しています。
和集合
shapely_union.py
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""" ShapelyとMatplotlibを使用した図形の和集合演算のサンプルコード このコードでは、2つの四角形の和集合演算を行い、結果を視覚化します。 和集合演算は、2つの図形を合わせた部分を表します。 """ from shapely.geometry import Polygon import matplotlib.pyplot as plt from shapely.plotting import plot_polygon # 1つ目の四角形を定義（時計回り） # 左下から始めて、時計回りに頂点を定義 rectangle = Polygon([(0.1, 0), (2.2, 0), (2.2, 1.5), (0.1, 1.5)]) # 2つ目の四角形を定義（時計回り） # 1つ目の四角形と一部重なるように配置 rectangle2 = Polygon([(2, -0.5), (3.9, -0.5), (3.9, 2), (2, 2)]) # 2つの四角形の和集合を計算 # union()メソッドは、2つの図形を合わせた部分を返します combined = rectangle.union(rectangle2) # 結果を視覚化するためのプロット設定 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5)) # 左側のプロット：元の図形 ax1.set_aspect('equal') ax1.set_title('original shape') plot_polygon(rectangle, ax=ax1, add_points=True, color='lightblue', alpha=0.5) plot_polygon(rectangle2, ax=ax1, add_points=True, color='lightgreen', alpha=0.5) # 右側のプロット：和集合の結果 ax2.set_aspect('equal') ax2.set_title('union result') plot_polygon(combined, ax=ax2, add_points=True, color='lightcoral', alpha=0.5) # グラフを表示 plt.tight_layout() plt.show() |
計算結果
左側に元の2つの四角形が色違いで表示され、右側に和集合の結果が表示されます。
差集合
バウンディングボックスの処理も合わせて含めています。
shapely_difference.py
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""" ShapelyとMatplotlibを使用した図形の差集合演算のサンプルコード このコードでは、四角形と五角形の差集合演算を行い、結果を視覚化します。 また、各図形のバウンディングボックスも表示します。 """ from shapely.geometry import Polygon import matplotlib.pyplot as plt from shapely.plotting import plot_polygon import matplotlib.patches as patches # 四角形の頂点を定義（時計回り） rectangle = Polygon([(0, 0), (2, 0), (2, 1.5), (0, 1.5)]) # 五角形の頂点を定義（時計回り） pentagon = Polygon([(1, -0.2), (2.2, 1), (1.7, 2.2), (0.3, 2.2), (-0.2, 1)]) # 四角形から五角形を引く（差集合演算） difference = pentagon.difference(rectangle) # 結果を視覚化するためのプロット設定 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5)) # 左側のプロット：元の図形 plot_polygon(rectangle, ax=ax1, add_points=True, color='blue', alpha=0.5, label='rectangle') plot_polygon(pentagon, ax=ax1, add_points=True, color='red', alpha=0.5, label='pentagon') ax1.set_title('Original Shapes') ax1.legend(loc='upper right') ax1.axis('equal') # 右側のプロット：差集合の結果 plot_polygon(difference, ax=ax2, add_points=True, color='green', alpha=0.5, label='difference') # バウンディングボックスの表示 if difference.geom_type == 'MultiPolygon': # 差集合が複数の多角形で構成される場合 for i, polygon in enumerate(difference.geoms): bounds = polygon.bounds # バウンディングボックスを作成 width = bounds[2] - bounds[0] height = bounds[3] - bounds[1] rect = patches.Rectangle( (bounds[0], bounds[1]), width, height, linewidth=1, edgecolor='orange', facecolor='none', linestyle='--', label=f'Bounding Box' if i == 0 else None ) ax2.add_patch(rect) # 中心点にインデックスを表示 center_x = bounds[0] + width/2 center_y = bounds[1] + height/2 ax2.text(center_x, center_y, str(i+1), horizontalalignment='center', verticalalignment='center') else: # 差集合が単一の多角形の場合 bounds = difference.bounds width = bounds[2] - bounds[0] height = bounds[3] - bounds[1] rect = patches.Rectangle( (bounds[0], bounds[1]), width, height, linewidth=1, edgecolor='orange', facecolor='none', linestyle='--', label='Bounding Box' ) ax2.add_patch(rect) ax2.set_title('Difference Result') ax2.legend(loc='upper right') ax2.axis('equal') plt.tight_layout() plt.show() |
計算結果
左側では青い四角形と赤い五角形が重なって表示され、右側では緑色で差集合の結果が表示されています。
外側バッファリング
shapely_outer_buffer.py
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""" ShapelyとMatplotlibを使用した外側バッファリング（Outer Buffer）のサンプルコード このコードでは、多角形に対して外側バッファリングを適用し、結果を視覚化します。 """ from shapely.geometry import Polygon import matplotlib.pyplot as plt from shapely.plotting import plot_polygon from shapely.geometry import JOIN_STYLE # 複雑な形状の多角形を作成 polygon = Polygon([ (0, 0), (2, 0), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (2, 2), (2, 3), (1, 3), (1, 2), (0, 2), (0, 1), (1, 1), (0, 0) ]) # 外側バッファリングを適用 buffer_outer = polygon.buffer(0.5, join_style=JOIN_STYLE.mitre) # 結果を視覚化 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5)) # 左側：元の多角形 plot_polygon( polygon, ax=ax1, add_points=True, color='blue', alpha=0.5, label='Original' ) ax1.set_title('Original Polygon') ax1.legend() ax1.axis('equal') # 右側：外側バッファリング plot_polygon( polygon, ax=ax2, add_points=True, color='blue', alpha=0.5, label='Original' ) plot_polygon( buffer_outer, ax=ax2, add_points=True, color='red', alpha=0.3, label='Outer Buffer' ) ax2.set_title('Outer Buffer') ax2.legend() ax2.axis('equal') # 面積の変化を表示 print(f"Original Area: {polygon.area:.2f}") print(f"Outer Buffer Area: {buffer_outer.area:.2f}") print(f"Area Increase: {(buffer_outer.area - polygon.area):.2f}") plt.tight_layout() plt.show() |
計算結果
内側に元の青い図形が表示され、外側に赤色でバッファリング後の結果が表示されています。
面積もターミナルに表示されます。
内側バッファリング
shapely_inner_buffer.py
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""" ShapelyとMatplotlibを使用した内側バッファリング（Inner Buffer）のサンプルコード このコードでは、多角形に対して内側バッファリングを適用し、結果を視覚化します。 """ from shapely.geometry import Polygon import matplotlib.pyplot as plt from shapely.plotting import plot_polygon from shapely.geometry import JOIN_STYLE # 複雑な形状の多角形を作成 polygon = Polygon([ (0, 0), (2, 0), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (2, 2), (2, 3), (1, 3), (1, 2), (0, 2), (0, 1), (1, 1), (0, 0) ]) # 内側バッファリングを適用（負の値） buffer_inner = polygon.buffer(-0.1, join_style=JOIN_STYLE.mitre) # 結果を視覚化 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5)) # 左側：元の多角形 plot_polygon( polygon, ax=ax1, add_points=True, color='blue', alpha=0.5, label='Original' ) ax1.set_title('Original Polygon') ax1.legend() ax1.axis('equal') # 右側：内側バッファリング plot_polygon( polygon, ax=ax2, add_points=True, color='blue', alpha=0.5, label='Original' ) plot_polygon( buffer_inner, ax=ax2, add_points=True, color='green', alpha=0.3, label='Inner Buffer' ) ax2.set_title('Inner Buffer') ax2.legend() ax2.axis('equal') # 面積の変化を表示 print(f"Original Area: {polygon.area:.2f}") print(f"Inner Buffer Area: {buffer_inner.area:.2f}") print(f"Area Decrease: {(polygon.area - buffer_inner.area):.2f}") plt.tight_layout() plt.show() |
外側には元の青い図形が表示され、内側に緑色でバッファリング後の結果が表示されています。
面積もターミナルに表示されます。
まとめ
今回Shapelyについて調べてみましたが、便利だと思いました。引き続き調査を続けたいと思います。
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