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

GIS领域的同志都知道,传统的道格拉斯-普克算法都是递归实现.然而有时候递归的层次太深的话会出现栈溢出的情况.在此,介绍一种非递归的算法. 要将递归算法改为非递归算法,一般情况下分为两种场景.第一种是问题定义是递归的,如阶乘.斐波那契数列等,对于这类问题,改为递归算法很简单,直接用迭代来做.另外一种是过程是递归的,如本文的道格拉斯-普克算法,对于这类问题呢,一般是用栈(stack)来记录中间结果,最后得到结果. 为了保证极值点的不被舍去,将曲线在弯曲极值点分为两段处理,弯曲极值点通过中间点与相邻

凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε称之为阈值 shreshold 图一 静态图如下: 具体详细的可以参考如下两篇文章. 相关文章如下: 道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现,该文章只看他的文字讲解就好,他的代码不是通过python实现的. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),该文

Douglas一Peukcer算法由D.Douglas和T.Peueker于1973年提出,简称D一P算法,是目前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.它的优点是具有平移和旋转不变性,给定曲线与阂值后,抽样结果一定. 思路: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 ,用dmax与限差D相比:若dmax < D ,这条曲线上的中间点全部舍去;若dmax ≥D ,保留dmax 对应的坐标点,并以该点为界,

需求: 有时候当移动速度很慢,GPS定位的轨迹点就非常的多,这时候为了缩减数据量,需要将不突出的点去掉. 思路: (1) 在曲线首尾两点间虚连一条直线,求出其余各点到该直线的距离. (2)选其最大者与阈值相比较,若大于阈值,则离该直线距离最大的点保留,否则将直线两端点间各点全部舍去. (3)依据所保留的点,将已知曲线分成两部分处理,重复第1.2步操作,迭代操作,即仍选距离最大者与阈值比较,依次取舍,直到无点可舍去,最后得到满足给定精度限差的曲线点坐标 这里使用道格拉斯-普克算法实现,易于理解.效

自己写博客的时候常常要插入一些手机拍的照片,都是几M的大小,每张手动压缩太费事了,于是根据自己博客的排版特点用Python写了一个简单的图片压缩脚本,功能是将博客图片生成缩略图,横屏的图片压缩为宽度最大1280像素,竖屏的图片压缩为宽度最大1000像素. 代码如下: #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 ' 蒋方正Python函数库 ' __author__ = 'Sandeepin' import math import os from PIL impor

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,抽样结果一定.本章线化简重点解说该算法. 算法的基本思路是: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 ,用dmax与限差D相比:若dmax < D ,这条曲线上的中间点所有舍去;若dmax ≥D ,保留

GIS原理学习目录 内容提要 本网络教程是教育部“新世纪网络课程建设工程”的实施课程.系统扼要地阐述地理信息系统的技术体系,重点突出地理信息系统的基本技术及方法. 本网络教程共分八章:第一章绪论,重点介绍地理信息系统的组成.功能.由来与发展:第二章阐述空间数据结构.模型和空间数据库设计:第三章较详细地介绍了空间数据的采集标准和质量控制:第四章为空间数据处理,阐述拓扑关系的建立.图形编辑.数据变换.数据压缩和插值.图像处理和更新等内容:第五章阐述了空间查询和空间分析,包括度量分析.叠置分析.三维分

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现有基于矢量图形的骨架线提取方法主要包括数据预处理.基于约束 Delauny 三角剖分的骨架线结点生成和骨架线的连接 3 个过程,上述过程都可利用现有 GIS 系统的数据处理.空间分析和建模功能实现.ZTMap 系统不仅提供基础的数据处理.分析和制图功能,而且提供脚本编程批处理.空间分析和建模功能,这些优势都为降低开发成本和实现难度提供了充分的技术条件.本文从 GIS 空间分析的视角,提出一种基于 GIS空间分析的复杂多边形骨架线提取方法.采用 Python 面向对象编程语言结合 ZTMap 系

关于本文档的说明 本文档使用WinRAR方式来进行简单的压缩和解压动作,纯干货,实际项目这种压缩方式用的少一点,一般我会使用第三方的压缩dll来实现,就如同我上一个压缩类博客,压缩的是zip文件http://www.cnblogs.com/wohexiaocai/p/5469253.html,实际项目中也会用到rar压缩,所以总结了一下代码,之后简单的几个函数. 欢迎传播分享,必须保持原作者的信息,但禁止将该文档直接用于商业盈利. 本人自从几年前走上编程之路,一直致力于收集和总结出好用的框架和通

我的做法是先建字典树,统计每个结点出现次数和相同字符串个数,每个结点对答案的贡献就是2*C(次数,2),然后再分别讨论相同字符串和不同字符串对答案的贡献. 另外这题主要就是Trie树的孩子兄弟表示法: 因为数据范围,4000个字符串每个字符串长度1000且字符的范围有62个,用孩子链表表示法最坏,4000*1000*62,再*4Byte,近1GB的内存,太大了,有许多空指针浪费空间. 所以需要用孩子兄弟表示法压缩字典树,4000*1000*2,左孩子右兄弟,用时间换空间. #include<cs

1.道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker) 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.该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善. 算法的基本思路是:对每一条曲线的

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,简单几何图像绘制 简单几何图像一般包括点,直线,矩阵,圆,椭圆,多边形等等. 下面学习一下 opencv对像素点的定义.图像的一个像素点有1或3个值,对灰度图像有一个灰度值,对彩色图像有3个值组成一个像素值,他们表现出不同的颜色. 其实有了点才能组成各种多边形,才能对多边形进行轮廓检测,所以下面先练

何为抽稀 在处理矢量化数据时,记录中往往会有很多重复数据,对进一步数据处理带来诸多不便.多余的数据一方面浪费了较多的存储空间,另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准.因此要通过某种规则,在保证矢量曲线形状不变的情况下, 最大限度地减少数据点个数,这个过程称为抽稀. 通俗的讲就是对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度保持原有形状.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. 道格拉斯-普克(Douglas-Pe

学号 20189214 <Android程序开发>第八周学习总结 教材学习内容总结 GridView GridView和ListView一样是AbsListView的子类; 都需要一个Adapter来适配数据. 下面是GridView中的一些属性: android:columnWidth:设置列的宽度 android:gravity:组件对其方式 android:horizontalSpacing:水平方向每个单元格的间距 android:verticalSpacing:垂直方向每个单元格的间

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忙碌了一个学期终于放暑假了,小白心情很愉快.然而想起CFD教材上的那些点缀着各种让人眼花缭乱符号的数学公式,整个人就不好了.不过这些事情小白也不好意思去麻烦师兄师姐们,还得靠自己去摸索.正好趁着暑假把这些东西整理一下.小白觉得最基础的CFD理论是流动控制方程,除此之外是各种数值算法. 所谓的流动控制方程,指的是流体流动过程中所需要遵循的物理规 律,最常见的流动控制方程包括质量守恒方程.动量守恒方程与能量守恒方程.针对不同的流动工况,控制方程可能还包括组分守恒方程.湍流方程.状态方程等.然而对于任

1 概要 在不规则区域内均匀分布点,这个需求初看可能不好理解.如果设想一下需求场景就比较简单了. 场景1:在某个地区范围内,例如A市区有100W人口,需要将这100W人口在地图上面相对均匀的标识出来. 场景2:某不规则场馆,需要均匀布置展位,快速生成展位示意图. 场景其他:规则的电线杆.移动基站等模拟生成. 2 设计方案 既然是要求相对均匀的分布,我想到了格网法,即将多边形分割成特定边长的正方形格子,每个格子的中心点作为分布点. 好处:得到的点是绝对均匀的. 难点:需要判断格子是否在多边形范围内

学习平面几何,首先我们要会熟练地应用向量,其次也要知道一些基本的几何知识.(其实看看数学课本就可以了吧) 因为是看的蓝书,所以很多东西做了引用.(update:还参考了赵和旭dalao的讲义) 下面先介绍一些常用的操作: 点的定义 struct point { double x,y; point(double x=0,double y=0):x(x),y(y){} }; 向量的定义 typedef point vec 值的判断 inline int dcmp(double x) { if(fab