在cityfm中有说道

Raster is a rasterization function that maps a closed polygon, represented as an ordered list of nodes, to a binary image

要在Python中实现一个将多边形映射到二值图像的光栅化函数，你可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个函数，输入多边形顶点列表和图像的宽高。
2. 使用扫描线填充算法，来确定多边形内部的哪些像素应该设置为1。
3. 返回一个二值图像，以2D NumPy数组的形式表示。

import numpy as np

def rasterize_polygon(polygon, img_width, img_height):
    """
    将多边形光栅化为二值图像。
    
    参数:
    polygon (list of tuples): (x, y)元组的列表，表示多边形的顶点。
    img_width (int): 输出二值图像的宽度。
    img_height (int): 输出二值图像的高度。
    
    返回:
    np.array: 二值图像，1表示多边形内部，0表示外部。
    """
    # 创建一个空的二值图像
    binary_image = np.zeros((img_height, img_width), dtype=np.uint8)
    
    # 按y坐标排序顶点
    polygon = sorted(polygon, key=lambda point: point[1])
    
    # 遍历每一条扫描线（图像的每一行）
    for y in range(img_height):
        # 找到扫描线与多边形边的交点
        intersections = []
        for i in range(len(polygon)):
            p1 = polygon[i]
            p2 = polygon[(i + 1) % len(polygon)]
            if p1[1] == p2[1]:  # 忽略水平边
                continue
            if p1[1] < y <= p2[1] or p2[1] < y <= p1[1]:
                x = p1[0] + (y - p1[1]) * (p2[0] - p1[0]) / (p2[1] - p1[1])
                intersections.append(int(x))
        
        # 排序交点并填充交点之间的区域
        intersections.sort()
        for i in range(0, len(intersections), 2):
            if i+1 < len(intersections):
                x_start = max(0, intersections[i])
                x_end = min(img_width, intersections[i+1])
                binary_image[y, x_start:x_end] = 1
    
    return binary_image

# 示例用法
polygon = [(1, 1), (8, 1), (8, 8), (1, 8)]  # 一个简单的正方形多边形
img_width, img_height = 10, 10
binary_image = rasterize_polygon(polygon, img_width, img_height)

print(binary_image)

示例输出：

对于由顶点 [(1, 1), (8, 1), (8, 8), (1, 8)] 定义的正方形多边形，输出的二值图像如下所示：