介绍Douglas-Peukcer算法由D.Douglas和T.Peueker于1973年提出，是线状要素抽稀的经典算法。用它处理大量冗余的几何数据点，既可以达到数据量精简的目的，有可以在很大程度上保留几何形状的骨架。算法思路将待处理曲线的首末点虚连一条直线,求所有中间点与直线的距离,并找出最大距离值dmax,用dmax与抽稀阈值tolerance相比较：若dmaxdmax){dmax=dista

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的点并记录下该点的位置（这里暂且称其为最大阈值点），如图

GPS抽稀之道格拉斯-普克（Douglas-Peuker)算法道格拉斯-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。

“其实，人间路是一条向死而生的路，每个人的生命都是走向死亡的一个过程。在这条路上我们无法回头，也终会走到终点。没有永远，只有永别。这一路上你的所作所为，你所经历的事务，见过的风景同伴，便是你这一行的意义所在。我们都是彼此路上的意义。”背景在对行车轨迹在地图上进行展示时，往往需要绘制大量的坐标点，但是设备取点的间隔往往是固定的，传统的做法是将所有的点绘制出来，极大地消耗了浏览器的性能。然而在一条轨迹

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=0){//GetTopElemelt;intlOrder=stack.m_lOrders[stack.m_curOrder];intrOrder=stack.m

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dmaxpoints=newArrayList();/***控制数据压缩精度的极差*/privatestaticfinaldoubleD=1;privateWKTRead

道格拉斯-普克抽稀算法，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dmaxyuzhi&&distance((zuobiao)myar[i],myc)>=maxx)//找出拥有最大距离的点{max=i;maxx=distance((zuob

目录何为抽稀道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法垂距限值法https://www.cnblogs.com/jhao/p/7387910.html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

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dmaxpoints=newArrayListresult=newArrayListDouglasPeucker(Listpoints,int

1、抽稀通俗点讲，直接举个栗子吧：我们知道运动轨迹实际上是由很多个经纬度坐标连接而成。那么我们是否需要将所有运动时记录下来的经纬度坐标都用来绘制轨迹呢？其实是没必要的，很多数据其实是多余的，实际上将这些多余的数据剔除仍然能保证轨迹曲线形状大致不变，而且还能让曲线更平滑更节省存储空间，类似这样的过程我们就称之为抽稀。抽稀的算法很多，这里将介绍一种经典的算法：道格拉斯-普克（Douglas-Peuke

算法：目前来说轨迹抽稀较为常用的算法有：步长法、线段过滤法、Douglas-Peuker算法以及垂距限值法。

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：目录何为抽稀道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法垂距限值法最后正文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

道格拉斯-普克抽稀算法，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dmaxyuzhi&&distance((zuobiao)myar[i],myc)>=maxx)//找出拥有最大距离的点 { max=i; maxx=distance((

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=0) {  //GetTopElemelt;  intlOrder=stack.m_lOrders[stack.m_curOrder];  intrOrder

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dmaxpoints=newArrayList(); /** *控制数据压缩精度的极差 */ privatestaticfinaldoubleD=1; privat