道格拉斯算法的核心思想是:保留原始曲线的关键点,并舍弃非关键点。这里所谓的关键点是指代表了曲线形状本质特征的点,不同于过多的细节点,但又保留了与原曲形状相关的信息,有助于理解和分析数据。该算法实现了由线性到非线性的曲线简化处理。 算法流程 1.首先,将输入的曲线分成两个端点之间的线段。 2.然后,对这些...
GPS抽稀之道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法 道格拉斯-普克算法是我们常用的一种轨迹点的抽稀算法,抽稀出来的点可以尽可能的维持原先轨迹点的大体轮廓,剔除一些非必要的点。 道格拉斯-普克原理 假设在平面坐标系上有一条由N个坐标点组成的曲线,已设定一个阈值epsilon。 (1)首先,将起始点与结束点用直线连接, 再找出...
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:...
1.曲线降采样之道格拉斯-普克算法Douglas–Peucker; 2.计算几何-道格拉斯普克(Douglas-Peuker)算法; 完 各美其美,美美与共,不和他人作比较,不对他人有期待,不批判他人,不钻牛角尖。 心正意诚,做自己该做的事情,做自己喜欢做的事情,安静做一枚有思想的技术媛。
道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)算法是一种经典的轨迹抽稀算法,它通过递归地分割线段并去除那些对于整体形状影响较小的点来简化轨迹。该算法在地图简化、数据压缩、图形处理等领域有广泛应用,特别是在需要减少数据点数量同时保持曲线基本形状不变的场景下。 该算法最初由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯...
道格拉斯-普克算法(Douglas-Peucker algorithm),又称拉默-道格拉斯-普克算法(Ramer–Douglas–Peucker algorithm),是一种用于折线简化的算法。它通过迭代的方式选取关键特征点,使得简化后的折线在规定的误差范围内尽可能接近原始折线。算法的基本步骤如下: 连接首尾点:用一条直线连接折线的首尾两个点。 计算垂直距离:计算...
道格拉斯算法 java 道格拉斯算法应用 常用的地图点压缩 1、算法应用 道格拉斯-普克抽稀算法,是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。 1. 2、算法步骤 对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离, 并找出最大距离值dmax ,...
道格拉斯-普克算法(Douglas-Peucker Algorithm)是一种用于简化曲线的著名算法,主要用于地理信息系统(GIS)和计算机图形学中。它可以将曲线近似为一系列的点,从而减少数据量,降低计算复杂度,同时保持曲线的基本形状。 以下是道格拉斯-普克算法的简要步骤: 选择一个阈值,即误差允许范围。
该算法的目的是,给定一条由线段构成的曲线,找到一条点数较少的相似曲线,来近似描述原始的曲线,达到降低时间、空间复杂度和平滑曲线的目的。 示例(B中红色为降采样后的曲线) 算法流程 初始曲线为一组有序的点,如上图,p1, p2, ... , pn, 设定误差阈值 δ ; 将所有点设置为待处理点,再将第一点p1和最后一...