1.算法描述

经典的Douglas-Peucker算法(简称DP法)描述如下:

(1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦;

(2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d;

(3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理完毕。

(4)如果距离大于阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段取信进行1~3的处理。

(5)当所有曲线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即可以作为曲线的近似

2.算法分析

①显然,整个过程是一个迭代过程,第四步时迭代,再次回到第一步。

②由于计算开方耗时,所以直接取d²作为评判值更加方便。

③DP法一般是化简一条曲线,本次化简的是多边形,实质是一条首尾相连的多边形,意味着曲线首尾两点的坐标相等。如果两点坐标相等,则第二步计算距离时会出现分母为0的问题。因此要换一个就近的点。

3.算法实现

①计算某点到已知两点的距离。

// 计算一点到一条直线(已知两点)的距离
double disP2L(CMyPoint* first, CMyPoint* last, CMyPoint* third) //first和last分别为线的两端,third是第三点
//CMyPoint是点的类型,可以换成CPoint
{
double x0 = first->Getx();
double y0 = first->Gety();
double x1 = last->Getx();
double y1 = last->Gety();
double x = third->Getx();
double y = third->Gety();
//diSquare是d²,不开方,耗时更短。
double disSuqare = ((y0 - y1)*x + (x1 - x0)*y + (x0*y1 - x1*y0))*((y0 - y1)*x + (x1 - x0)*y + (x0*y1 - x1*y0)) / ((x1 - x0)*(x1 - x0) + (y1 - y0)*(y1 - y0));
return disSuqare;
}

②压缩算法

// Douglas–Peucker法,20190220,压缩,zf
void DP(vector<CMyPoint*> inputLine) //输入是包含指针的数组,vector类型
{
if (inputLine.size() <= 2) //若少于两点,直接返回
return;
int size = inputLine.size();
CMyPoint *first = inputLine[0]; //定义首点
CMyPoint *last = inputLine[size - 1]; //定义尾点
while (last->Getx() == first->Getx() && last->Gety() == first->Gety()) {//若首尾相同,则换点
size = size - 1;
last = inputLine[size - 1];
}
int flag = 0; //标记距离最大的点的下标
double disSquare = 0;
for (int i = 1; i<inputLine.size() - 1; i++) {
double temp = disP2L(first, last, inputLine[i]);
if (temp>disSquare) { //记录最大距离及编号
disSquare = temp;
flag = i;
}
}
if (disSquare<4) { //判断值与阈值的关系,阈值自己设定
out_DP.push_back(first); //如果小于阈值,则保留首尾点
out_DP.push_back(last); //out_DP是一个全局变量,vector<CMyPoint*> out_DP
//用于存储留下来的点,是最后的成果
}
else { //否则分成两段
vector<CMyPoint*> head, rear;
for (int j = 0; j<inputLine.size(); j++) {
if (j <= flag) head.push_back(inputLine[j]);
if (j >= flag) rear.push_back(inputLine[j]);
}
DP(head); //迭代进行
DP(rear);
}
}

4.实验效果

分别是前、后

  

在保持图形和面积基本不变的前提下,多边形的点变少,压缩具有较好效果。

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