1.算法说明 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker Algorithm 简称 D-P 算法，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·拉默于1972年以及大卫·道格拉斯和托马斯·普克于1973年提出，并在之后的数十年中由其他学者予以完善。 D-P 算法是公认的线状要素化简经典
**实验一：数据压缩：道格拉斯普克法**1.1实验目的（1）掌握数据压缩之：道格拉斯普克法的基本原理以及实现过程。 （2）掌握函数的声明、定义及调用以及嵌套调用方法。 （3）掌握文件的读写。 （4）掌握面向对象程序设计的思想。1.2实验内容（1）读取文本文件 （2）MFC或C++实现道格拉斯普格法1.3算法思路对每一条曲线的首末端点连一条线，求所有点到该直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dm
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
CSDN上能够找到很多道格拉斯普克算法的代码：其中一个参考代码
1 #include<stdio.h> 2 #include<math.h> 3 #include<malloc.h> 4 #include<string.h> 5 #define NULL 0 6 #define LEN sizeof(struct point) 7
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2012-08-30 17:15:00
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道格拉斯-普克算法道格拉斯-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年提出的一种简化线的一种经典算法。它是通过减少曲线中点的数量，得出一条尽可能完整的表达原有曲
道格拉斯-普克算法（Douglas–Peucker algorithm），亦称为拉默-道格拉斯-普克算法（Ramer–Douglas–Peucker algorithm），这个算法最初由拉默（Urs Ramer）于1972年提出，1973年道格拉斯（David Douglas）和普克（Thomas Pe
道格拉斯算法简介道格拉斯-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。它的优点是具有平移和旋转不变性，给定曲线与阈值后，抽样结果一定。算法思想算法的基本思路是: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
目录1. 抽稀2. 原理3. 具体思路4. 代码示例 道格拉斯-普克算法是我们常用的一种轨迹点的抽稀算法，抽稀出来的点可以尽可能的维持原先轨迹点的大体轮廓，剔除一些非必要的点2. 原理假设在平面坐标系上有一条由N个坐标点组成的曲线，已设定一个阈值epsilon。 （1）首先，将起始点与结束点用直线连接， 再找出到该直线的距离最大，同时又大于阈值epsilon的点并记录下该点
# 道格拉斯-普克算法的Java实现入门指南
道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker algorithm）是一种用于简化多边形或折线的方法，通过减少点的数量来保留主要形状。本文将分步骤介绍如何在Java中实现该算法，并提供代码示例和相关图示，帮助你轻松入门。
## 流程步骤
在开始之前，我们先来看看整个实现过程的步骤表：
| 步骤 | 描述
1、算法原理道格拉斯普克算法（Douglas-Peukcer）算法是一种简化线状要素的经典算法。先介绍其原始的计算原理：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，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用该方法。算法的详细步骤如下:(
1、道格拉斯-普克抽稀算法说明道格拉斯-普克抽稀算法是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。该算法实现抽稀的过程是：1）对曲线的首末点虚连一条直线，求曲线上所有点与直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与事先给定的阈值D相比： 2）若dmax<D，则将这条曲线上的中间点全部舍去；则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕。 若dma
柯布道格拉斯生产函数，又称“C-D生产函数”。最早由保罗·道格拉斯（Paul Douglas）和查尔斯·柯布（Charles Cobb）提出。因其具有明确的经济意义，一经提出便得到了广泛的应用。其优良的性质包括对解释要素的边际产量、边际替代率、产出弹性、替代弹性、技术进步等诸多方面。下面用C-D生产函数分别对上述经济概念进行描述。C-D生产函数的基本公式 其中，参数A代表
道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。该算法实现抽稀的过程是：1）对曲线的首末点虚连一条直线，求曲线上所有点与直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与事先给定的阈值D相比： 2）若dmax 若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用该方法，即重复1），2）步，直到所有dmax均
原创
2022-08-26 14:58:30
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道格拉斯-普克压缩算法不多说了，我认为问题的难点在于如何将筛选出来的点按照顺序添新的集合中，这也是下面我将要介绍的，我关于这的一点思考。 算法简介： 道格拉斯-普克压缩算法维基百科介绍 可以通过下面的动图来理解（维基百科介绍页面）： 1，比较原始的方法：我需要新建一个这样的类，来保存点的位置信息以及点在所属线段中的索引值。class GeoPoint
{
public Poin
文章目录前言算法的基本思路代码前言Douglas-Peukcer算法由D.Douglas和T.Peueker于1973年提出，是线状要间点全部舍去;若dmax ≥ threshold
原创
2022-06-27 17:07:22
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# 道格拉斯-普克算法提取矢量线要素特征点
## 引言
在地理信息系统（Geographic Information System，简称 GIS）中，矢量线要素是地图中的重要组成部分。而提取矢量线要素的特征点则是很多地图分析、图像处理和计算机视觉等任务的基础。道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker algorithm）是一种常用的用于矢量线要素简化和提取特征点的算法。
本文将详细
原创
2023-09-10 07:09:21
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常用的地图点压缩1、算法应用道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。2、算法步骤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dmax 相应的坐标点,并以该点为界,把曲线分为两部分,对这两部分反复使用该方法。
文章目录一、概念及特点二、架构分类三、设计技巧及主要技术参数选用要求四、器件选型一般原则五、外围器件选择的要求六、PCB设计要求 大家好，我是记得诚。电子产品中，总是可见DC-DC的身影，今天分享DC-DC的相关知识点。一、概念及特点DC-DC指直流转直流电源（Direct Current）。是一种在直流电路中将一个电压值的电能变为另一个电压值得电能的装置。如，通过一个转换器能将一个直流电压（5
道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。该算法实现抽稀的过程是：先将一条曲线首尾点虚连一条直线，求其余各点到该直线的距离，取其最大者与规定的临界值相比较，若小于临界值，则将直线两端间各点全部舍去，否则将离该直线距离最大的点保留，并将原线条分成两部分，对每部分线条再实施该抽稀过程，直到结束。抽稀结果点数随选取限差临界值的增大而减少，应用时应根据精度来选取限差临
道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。传统的道格拉斯算法是通过递归方式实现的，如：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全部舍去;若dmax ≥D,保留dmax 对应的坐标点,并以该点为界,把曲线分为两部分,对这两部分重复使用该
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2023-08-04 15:29:51
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