道格拉斯普克(Douglas-Peuker)算法python实现

最新推荐文章于 2025-04-02 17:39:46 发布

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#python #经验分享

该程序实现了一种边界线上点的稀疏算法，适用于点云数据处理。通过输入容差值和点的数量，可以选择随机生成或交互式输入坐标。算法采用DP方法，对点进行筛选，最终输出满足条件的点序列。示例展示了随机数生成和用户输入两种方式的结果，分别给出了符合条件的点的数量。

前言

一、算法实现

二、输出结果

前言

本程序主要应用于边界线上点的稀释，本文提供随机数和交互式输入两种方式实现数据载入。

一、算法实现

# -*- coding = utf-8 -*-
# @time:2021/6/5 21:39
# Author:scw
# @File:DP.py
# @Software:PyCharm
# Environment:Python3.6
from math import sqrt
import numpy as np
import random as r

_seed = 10


def PLDistance(Point, Point_Beg, Point_End):
    p, begP, endP = np.array(Point), np.array(Point_Beg), np.array(Point_End)
    area = abs(np.cross(endP - begP, p - begP))
    bottom = sqrt((endP[0] - begP[0]) ** 2 + (endP[1] - begP[1]) ** 2)
    return area / bottom


class DP_S(object):
    def __init__(self):
        self.dslimit = dslimit
        self.qualify_list = list()
        self.disqualify_list = list()

    def dp(self, point_list):
        if len(point_list) < 3:
            self.qualify_list.extend(point_list[::-1])
        else:
            maxds_index, maxds = 0, 0