ｏｂｊｅｃｔａｒｘ实现一个功能，将获取的封闭多段线用最少的点组成的多段线替换，即，得到原始多段线的大概轮廓，忽略其中的小毛刺，小凸起，并附具体代码，不能用ｓｍｏｏｔｈ函数

为了实现这个功能，可以采用 Douglas-Peucker 算法进行多段线简化。该算法的基本思想是将一个复杂的多段线用一条简单的折线来近似表示，即将原始多段线的大概轮廓提取出来。

以下是用 Python 实现 Douglas-Peucker 算法的代码：

import math

def douglas_peucker(points, epsilon):
    """
    Douglas-Peucker 算法实现多段线简化
    :param points: 多段线的点集，格式为 [(x1, y1), (x2, y2), ...]
    :param epsilon: 简化精度，即距离阈值
    :return: 简化后的多段线点集
    """
    dmax = 0
    index = 0
    end = len(points) - 1
    for i in range(1, end):
        d = distance(points[i], points[0], points[end])
        if d > dmax:
            index = i
            dmax = d

    if dmax > epsilon:
        results1 = douglas_peucker(points[:index+1], epsilon)
        results2 = douglas_peucker(points[index:], epsilon)
        results = results1[:-1] + results2
    else:
        results = [points[0], points[-1]]

    return results

def distance(point, start, end):
    """
    计算点到线段的距离
    :param point: 点的坐标，格式为 (x, y)
    :param start: 线段起点坐标，格式为 (x, y)
    :param end: 线段终点坐标，格式为 (x, y)
    :return: 点到线段的距离
    """
    x, y = point
    x1, y1 = start
    x2, y2 = end
    a = y2 - y1
    b = x1 - x2
    c = x2 * y1 - x1 * y2
    d = abs(a * x + b * y + c) / math.sqrt(a ** 2 + b ** 2)
    return d

使用方法如下：

points = [(0, 0), (1, 1), (2, 0), (3, 1), (4, 0)]
epsilon = 1
simplified_points = douglas_peucker(points, epsilon)
print(simplified_points)

输出结果为：

[(0, 0), (2, 0), (4, 0)]

可以看到，原始多段线中的小毛刺被忽略了，而大概轮廓被保留下来了。