道格拉斯-普克算法 c++
时间: 2023-11-18 19:52:19 浏览: 181
道格拉斯-普克(Douglas-Peucker)算法是一种用于曲线抽稀的算法。它通过在曲线上选择适当的点来减少曲线中的点数,从而实现对曲线的简化。
算法的基本思想是:选择曲线上的一个起始点和结束点,然后计算其他点到该线段的距离,选择距离最远的点,并判断其与该线段之间的垂直距离是否大于给定的阈值。如果大于阈值,则将该点保留下来,否则将其舍弃。然后将保留下来的点作为起始点和结束点,递归地对分割出的两个片段进行相同的处理,直到所有片段都满足要求。
这个算法可以在很大程度上减少曲线中的点数,从而提高计算效率和显示效果。但需要注意的是,抽稀过程会导致曲线中的一些细节丢失,因此需要根据具体应用场景和要求进行权衡。
相关问题
道格拉斯-普克算法 C++
道格拉斯-普克算法(Douglas-Peucker algorithm)是一种用于曲线简化的算法,常用于地理信息系统(GIS)和计算机图形学中。它可以将复杂曲线近似地转化为较简单的曲线,而且保持了原曲线的形状特征。
该算法的基本思想是,在给定一个曲线和一个阈值的情况下,选择曲线上的一个点作为起点和终点,然后计算出离这个线段最远的点,将这个点作为分割点。然后,将原曲线分割成两个子曲线,并分别对这两个子曲线进行迭代处理,重复上述过程,直到所有子曲线上的点都满足阈值条件。
在C++中实现道格拉斯-普克算法,你可以按照以下步骤进行:
1. 定义一个表示点的结构体或类,包括点的坐标信息。
2. 实现计算两点之间距离的函数。
3. 实现计算点到线段的垂直距离的函数。
4. 实现递归函数,该函数接受曲线、起点、终点和阈值作为参数,并返回简化后的曲线。
5. 在递归函数中,根据阈值选择分割点,将曲线分割成两个子曲线。
6. 对两个子曲线分别调用递归函数,得到简化后的子曲线。
7. 将简化后的子曲线合并成最终的简化曲线。
这只是一个简要的步骤指导,具体实现还需要根据你的需求和数据结构进行调整。希望可以帮到你!如果有更多问题,请随时提问。
用c++实现道格拉斯普克(Douglas-Peuker)算法
Douglas-Peucker算法可以用C语言实现,以下是其中一个可能的实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
typedef struct {
double x;
double y;
} Point;
// 计算点p1和点p2之间的欧几里得距离
double distance(Point p1, Point p2) {
double dx = p1.x - p2.x;
double dy = p1.y - p2.y;
return sqrt(dx*dx + dy*dy);
}
// 计算点p到线段(p1,p2)的距离
double perpendicularDistance(Point p, Point p1, Point p2) {
double area = fabs((p2.x-p1.x)*(p1.y-p.y)-(p1.x-p.x)*(p2.y-p1.y));
double lineLength = distance(p1, p2);
return area / lineLength;
}
// 递归调用Douglas-Peucker算法
void douglasPeucker(Point* points, int start, int end, double epsilon, int* keep) {
// 如果只有两个点,直接保留
if (end - start == 1) {
keep[start] = 1;
keep[end] = 1;
return;
}
// 找出距离直线最远的点
double maxDistance = 0;
int maxIndex = 0;
Point p1 = points[start];
Point p2 = points[end];
for (int i = start+1; i < end; i++) {
double d = perpendicularDistance(points[i], p1, p2);
if (d > maxDistance) {
maxDistance = d;
maxIndex = i;
}
}
// 如果最远距离大于epsilon,则继续递归,否则保留
if (maxDistance > epsilon) {
douglasPeucker(points, start, maxIndex, epsilon, keep);
douglasPeucker(points, maxIndex, end, epsilon, keep);
} else {
for (int i = start; i <= end; i++) {
keep[i] = 1;
}
}
}
// Douglas-Peucker算法的入口函数
void simplify(Point* points, int n, double epsilon, Point** result, int* m) {
// 先分配一个足够大的数组保留结果
int* keep = (int*)malloc(n * sizeof(int));
// 递归调用Douglas-Peucker算法
douglasPeucker(points, 0, n-1, epsilon, keep);
// 统计结果
*m = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (keep[i]) {
(*m)++;
}
}
*result = (Point*)malloc((*m) * sizeof(Point));
int j = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (keep[i]) {
(*result)[j++] = points[i];
}
}
free(keep);
}
int main() {
Point points[] = {
{0, 0},
{1, 1},
{2, 0},
{3, 1},
{4, 0},
{5, 1},
{6, 0},
{7, 1},
{8, 0},
{9, 1}
};
int n = sizeof(points) / sizeof(Point);
Point* simplifiedPoints;
int m;
simplify(points, n, 0.5, &simplifiedPoints, &m);
printf("Original points:\n");
for (int i = 0; i < n; i++) {
printf("%.1f, %.1f\n", points[i].x, points[i].y);
}
printf("Simplified points:\n");
for (int i = 0; i < m; i++) {
printf("%.1f, %.1f\n", simplifiedPoints[i].x, simplifiedPoints[i].y);
}
free(simplifiedPoints);
return 0;
}
```
该实现中,首先定义了一个结构体 `Point` 表示二维空间中的一个点,然后实现了 `distance` 函数用于计算点与点之间的距离,以及 `perpendicularDistance` 函数用于计算点到线段的垂直距离。
接下来是Douglas-Peucker算法的核心部分,实现了一个 `douglasPeucker` 函数用于递归调用算法,并实现了一个 `simplify` 函数作为入口函数。输入参数为原始点数组 `points`,点数量 `n`,阈值 `epsilon`,输出参数为简化后的点数组 `result` 和点数量 `m`。算法先分配一个 `keep` 数组用于标记需要保留的点,然后调用 `douglasPeucker` 函数进行递归计算。最后统计保留的点数量并返回简化后的点数组即可。
在 `main` 函数中,我们定义了一个包含10个点的测试数组,并调用 `simplify` 函数进行简化,然后打印出原始点和简化后的点供查看。
阅读全文