求与JTS ConcaveHullOfPolygons等效的Python实现方案

目前Python生态中没有开箱即用的、完全等效于JTS ConcaveHullOfPolygons的第三方库，但可以通过两种途径实现相同效果：

1. 直接使用JTS的Python绑定库 #

pyjts 是JTS拓扑套件的官方Python绑定，直接封装了包括 ConcaveHullOfPolygons 在内的核心算法。使用它可以完全复用JTS的实现逻辑，确保生成的凹包严格包含所有输入多边形。示例代码如下：

from pyjts import GeometryFactory, ConcaveHullOfPolygons
from pyjts.geom import Polygon

# 构造输入多边形（示例：创建两个简单多边形）
gf = GeometryFactory()
poly1 = gf.createPolygon(gf.createLinearRing([(0,0), (0,5), (5,5), (5,0), (0,0)]))
poly2 = gf.createPolygon(gf.createLinearRing([(3,3), (3,7), (7,7), (7,3), (3,3)]))

# 初始化凹包构建器并生成结果
hull_builder = ConcaveHullOfPolygons([poly1, poly2])
concave_hull = hull_builder.getConcaveHull()

# 输出结果的WKT格式
print(concave_hull.toText())

2. 基于Shapely手动实现约束逻辑 #

如果不想依赖JTS绑定，可以基于Shapely手动模拟核心逻辑：

• 先将所有输入多边形合并为一个多面几何体，确保覆盖所有原区域
• 提取合并后几何体的所有边界顶点，结合alphashape等点集凹包工具生成初始凹包
• 添加验证步骤：检查原多边形是否完全被初始凹包包含，若存在未覆盖区域，则调整凹包参数（比如降低alpha值）或补充边界点重新计算

这种方法需要自行处理约束逻辑，可靠性不如直接使用JTS绑定，且实现复杂度较高。

注意：常见的Python凹包工具（如alphashape、scipy相关实现）均基于点集计算，仅考虑顶点分布，无法保证包含原多边形的完整区域——当多边形存在内部凹陷但顶点未覆盖凹陷边缘时，这类工具生成的凹包可能会切割原多边形。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者krezno