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...
【计算几何算法】道格拉斯普克(Douglas-Peuker)算法 前言 已知密集点轮廓,拟合尽可能多地保留原轮廓的关键凹凸顶点的近似轮廓,可以调用opencv中approxPolyDP函数实现,该函数采用的是道格拉斯普克算法; 另外,本人想要尽可能多地保留原轮廓的凹凸点,想要保留更多的关键点,不知道有没有更优化、更合适的算法; 算法介绍 1. ...
MATLAB | 矢量曲线压缩之——道格拉斯-普克算法 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。 ——百度百科 PART.0 算法描述 ...
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。 找到曲线上离原始曲线最远的点。 将曲线分为两部分,一部分是从起点到该点,另一部分是从该点到终点。 对这两部分递归地应用道格拉斯-普克算法,直到误差小于阈值。 将所有的简化后的曲线连接起来,形成一个新的简化曲线。
道格拉斯-普克算法是一种在地理信息系统和图形处理等领域广泛应用的曲线简化算法。 其核心在于通过设定阈值来减少数据点数量,同时保持曲线的基本形状特征。动态调整阈值这一特性使算法具备了更高的灵活性和适应性。传统固定阈值的方法可能导致过度简化或保留过多不必要的点。而动态阈值能够根据曲线的复杂程度和具体应用需求...
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, 再找出到该直线的距离最大,同时又大于阈值epsilon的...
道格拉斯-普克抽稀算法,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。 Douglas一Peukcer算法由D.Douglas和T.Peueker于1973年提出,简称D一P算法,是眼下公认的线状要素化简经典算法。现有的线化简算法中,有相当一部分都是在该算法基础上进行改进产生的。它的长处是具有平移和旋转不变性,给定曲线与阂值后...
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...
比较常用的两种抽稀算法是:道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法和垂距限值法。 1、道格拉斯-普克抽稀算法说明 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。 该算法实现抽稀的过程是: 1)对曲线的首末点虚连一条直线,求曲线上所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax,用dmax与事...