return [points[0], points[-1]] trace = base_douglas_peucker(points, 0.01) # 转成GeoDataFrame gdata = gpd.GeoDataFrame(a, columns=['geometry']) gdata.to_file('./save_data/轨迹_douglas_peucker.geojson', driver='GeoJSON') # 可视化 def plot_trace1(): gdf = gpd.read_file('./save_...
push_back(points_in[i]); } std::vector<Point2D> left_result = DouglasPeucker::Process(left_pts, delta); std::vector<Point2D> right_result = DouglasPeucker::Process(right_pts, delta); result.insert(result.end(), left_result.begin(), left_result.end() - 1); result.insert(result....
轨迹压缩算法分为两大类,分别是无损压缩和有损压缩,无损压缩算法主要包括哈夫曼编码,有损压缩算法又分为批处理方式和在线数据压缩方式,其中批处理方式又包括DP(Douglas-Peucker)算法、TD-TR(Top-Down Time-Ratio)算法和Bellman算法,在线数据压缩方式又包括滑动窗口、开放窗口、基于安全区域的方法等。 本次轨迹压缩决定...
其中,均匀采样算法最简单,这个就是每n个点取一个采样点,不多说。第二个的道格拉斯-普克算法已经实现过了,也不多说。第三个是把DP算法中的误差指标替换成了“同步欧式距离”,就是结合时间和空间因素来计算距离,摒弃之前只使用空间距离的方法。第四个是采用另外的体系,是采用“速度差”来衡量误差,在老师给的GPS....
douglas—peucker 算法公式 摘要：1.道格拉斯 - 皮克算法简介 2.道格拉斯 - 皮克算法公式 3.道格拉斯 - 皮克算法的应用 4.道格拉斯 - 皮克算法的优点与局限性 正文：【道格拉斯- 皮克算法简介】道格拉斯- 皮克算法（Douglas-Peucker Algorithm）是一种用于曲线和曲面拟合的算法，由美国数学家 Douglas 和 Peucker 于 ...
1.算法的基本思想 2.简化多边形的步骤 三、算法公式 1.初始化公式 2.简化公式 3.结束条件公式 四、算法应用 1.地图简化 2.模型简化 正文：一、算法背景 Douglas-Peucker算法是一种广泛应用于地图简化与模型简化的算法，由Douglas和Peucker于1970年提出。该算法的目的是通过一定的规则来减少数据点的数量，从而提高...
绘图阐述Douglas-peucker算法的基本原理。相关知识点: 试题来源: 解析 答:道格拉斯—普克法,又称分裂法。该算法实现的基本思路是:对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求其它所有点与该直线的距离,并找出其中的最大距离值dmax,用dmax与限差ε相比: 若dmax<ε,这条曲线上的中间点全部舍去; 若dmax≥ε,保留dmax...
1.算法说明 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker Algorithm 简称 D-P 算法,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。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默于1972年以及大卫·道格拉斯和托马斯·普克于1973年提出,并在之后的数十年...
Douglas-Peucker算法中文为道格拉斯-普克算法,是一种矢量压缩抽稀的算法。该方法经常用于矢量可视化,通过设置不同的限高,矢量表现出不同的精细程度;在地理空间可视化上对应于不同尺度的矢量表达。原理图如下: 图1:Douglas-Peucker算法原理图 二、算法执行步骤: ...
DouglasPeucker算法曲线数据压缩算法(DouglasPeucker算法) 步骤一:确定阀值ε。 步骤二:先连接第一个和最后一个边界网格顶点, 计算这对基准顶点对之间的点到基准线的距离。如 果有一个及一个以上的点到基准线的距离大于ε, 将距离基准线最远的点记为第n个点,删除基准线, 并将第一个点和第n个点记为基准顶点...