对比与垂距法(MATLAB | 垂距法提取离散坐标数据特征点(矢量曲线压缩)),道格拉斯-普克算法(dp)不会出现下面这种情况,即虽然每次变化都不大,但是连着好几次相同方向变化导致某些特征不会被提取出来: 但比较让人头疼的是,阈值需要自己选取,以下是不同阈值时对比图像:...
控制限差值的大小可以控制抽稀的粒度。 Matlab代码实现: %% 主函数入口(在该函数界面下点击运行实验) clc;clear;close all; points(:,1) = 5:5:300; %x值为1到60 points(:,2) = 10 + 3 * rand(60,1); %y为10加一个0到1的随机数 points(25:35,2) = 5 + 3 * rand(11,1); %其中第25到...
matlabDouglas-Peucker道格拉斯-普克算法 function [ps,ix] = dpsimplify(p,tol) % Recursive Douglas-Peucker Polyline Simplification, Simplify % % [ps,ix] = dpsimplify(p,tol) % % dpsimplify uses the recursive Douglas-Peucker line simplification % algorithm to reduce the number of vertices in a ...
ε的选择通常是用户定义的。 像大多数线拟合/多边形近似/主点检测方法一样,通过使用由于数字化/量化的误差界限作为终止条件,可以使其非参数化[1] 这种非参数RDP算法[2]的MATLAB代码在这里可用 [3] [2]的MATLAB代码在这里可用[3] 伪代码: 假设输入是基于一一数组 function DouglasPeucker(PointList[], epsilon) ...
工具:matlab、cvx(凸优化工具箱) 初始可行解 然后出现障碍物后 这是根据(时间差)每次求出的路径最终得出的新的轨迹。对于多个车辆(n大于等于2)时 将避障条件变为 即每辆车之间要满足这个条件: 这是两个车初始路径。 最后优化轨迹: 第一辆车从(2,5)到(8,5),第一辆车从(5.2)到(5.8),依次对应每个点。
道格拉斯-普克函数:该函数使用道格拉斯-普克算法来简化多边形的形状-matlab开发 ZIP文件[6KB] 顺水**人情上传6KB文件格式zip 该算法从边界上的点列表中选择几个点,并计算超出容差值的点。 它还提供了点的索引 语法[list_pts,pnts]= douglas_peucker(point_list,tolerance);...
算法实现软件:MATLAB2018a。取值方法:基于一个距离阈值,进行22次单独处理,统计这22次的处理时间,去掉一个最大值、一个最小值,对剩余20个值取平均值。 (2)压缩率: 压缩率=(总点数-提取的特征点数)/总点数*100%。 (3)最大位移距离: 最大位移距离是指简化前曲线上的点到简化后对应的趋势线的最大距离。 (...
利用Matlab 程序实现 利用Matlab 语言实现道格拉斯 一普 克算法 ,Matlab 的绘图功能强大 ,编程简单 ,容易实现。本文中所有函数 都写 在一 个 Daogelas.m 文件 中 ,包含 一个 主 函数 和若 干 个子 函数 ;在 Matlab 中所 有 函数 都 以关 键字 function 开 ...
matlab-Douglas-Peucker.zip_Douglas_拉克斯_道格拉斯_道格拉斯 matlab_道格拉斯普克 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。它的优点是具有平移和旋转不变性,给定曲线与阈值后,抽样结果一定。
matlabDouglas-Peucker道格拉斯-普克算法 c道格拉斯-普克算法 [1] (Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线 近似表⽰为⼀系列点,并减少点的数量的⼀种。它的优点是具有平移和旋转不变性,给定曲线与阈值后,抽样结果⼀定。 算法的基本思路是:对每⼀...