Python实现曲线点抽稀算法的示例_道格拉斯普克python代码 - CSDN文库

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Python实现曲线点抽稀算法的示例实现曲线点抽稀算法的示例

本文介绍了Python实现曲线点抽稀算法的示例，分享给大家，具体如下：

目录目录

何为抽稀

道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法

垂距限值法

最后

正文正文

何为抽稀何为抽稀

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。

道格拉斯道格拉斯-普克普克(Douglas-Peuker)算法算法

Douglas-Peuker算法(DP算法)过程如下:

1、连接曲线首尾两点A、B；

2、依次计算曲线上所有点到A、B两点所在曲线的距离；

3、计算最大距离D，如果D小于阈值threshold,则去掉曲线上出A、B外的所有点；如果D大于阈值threshold,则把曲线以最大距

离分割成两段；

4、对所有曲线分段重复1-3步骤，知道所有D均小于阈值。即完成抽稀。

这种算法的抽稀精度与阈值有很大关系，阈值越大，简化程度越大，点减少的越多；反之简化程度越低，点保留的越多，形状

也越趋于原曲线。

下面是Python代码实现:

# -*- coding: utf-8 -*-

"""------------------------------------------------- File Name： DouglasPeuker Description : 道格拉斯-普克抽稀算法 Author : J_hao date： 2017/8/16--------------------------

----------------------- Change Activity: 2017/8/16: 道格拉斯-普克抽稀算法-------------------------------------------------"""

from __future__ import division

from math import sqrt, pow

__author__ = 'J_hao'

THRESHOLD = 0.0001 # 阈值

def point2LineDistance(point_a, point_b, point_c):

""" 计算点a到点b c所在直线的距离 :param point_a: :param point_b: :param point_c: :return: """

# 首先计算b c 所在直线的斜率和截距

if point_b[0] == point_c[0]:

return 9999999

slope = (point_b[1] - point_c[1]) / (point_b[0] - point_c[0])

intercept = point_b[1] - slope * point_b[0]

# 计算点a到b c所在直线的距离

distance = abs(slope * point_a[0] - point_a[1] + intercept) / sqrt(1 + pow(slope, 2))

return distance

class DouglasPeuker(object):

def__init__(self):

self.threshold = THRESHOLD

self.qualify_list = list()

self.disqualify_list = list()

def diluting(self, point_list):

""" 抽稀 :param point_list:二维点列表 :return: """

if len(point_list) < 3:

self.qualify_list.extend(point_list[::-1])

else:

# 找到与收尾两点连线距离最大的点

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