Douglas-Peucker算法

Douglas-Peucker算法 在数字化过程中，需要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 上保持原有的形状。 经典的Douglas-Peucker算法描述如下： （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，并分别对两段取信进行1~3的处理。 （5）当所有曲线都处理完毕时，依次连接各个分割点形成的折线，即可以作为曲线的近似。

Douglas-Peucker算法的讲解。经典的图形数据压缩算法。

用VC++实现Douglas-Peucker算法，对现状目标进行化简，通过改变参数，能轻易得到你想要的结果

RDP简化 Ramer–Douglas–Peucker算法的C ++实现

线条简化 使用 Douglas-Peucker 算法的线简化算法。 有关更多信息，请访问维基百科。 该模块分别包含通过DouglasPeucker2D和DouglasPeucker3D实现的 2D 和 3D。 要求： 支持 c++11 的编译器。 这是一个基于模板的模块，因此您无法真正编译它。 就是这样！ 如何使用： 为了能够做任何事情，首先克隆这个存储库。 将DouglasPeucker.h从include/目录复制到您自己的目录中，然后您就完成了。 src只是一个帮助我调试的代码片段，所以不要理会它。 基本示例： 二维示例： # include # include " DouglasPeucker.h " std::list line; // Contains coordinate. DouglasPuecker2D<p2d, p2dAcce

这是 Ramer-Douglas-Peucker 算法的演示。 RDP_GUI.m 用鼠标在第一个图形上画线，然后在第二个图形中绘制一条简化的曲线。 DouglasPeucker.m 使用 Ramer-Douglas-Peucker 算法降低矢量数据中的点密度。

% Ramer-Douglas-Peucker 算法 (RDP) 是一种减少% 曲线中由一系列近似的点数% 点。 该算法的初始形式是独立提出的% 于 1972 年由 Urs Ramer 和 1973 年由 David Douglas 和 Thomas Peucker 以及% 在接下来的十年中还有其他几个。 这个算法也是众所周知的% 以 Douglas-Peucker 算法命名，迭代终点拟合% 算法和拆分合并算法。 [来源维基百科] % ％ 输入： % 点数：点数列表 2xN % epsilon：距离维度，指定之间的相似度% 原始曲线和近似值（较小的 epsilon， % 曲线更相似） ％ 输出： % 结果：近似曲线 2xM (M<=N) 的点列表%

用于 matlab 的 Douglas Peucker 算法。

实验设计与分析_DOUGLAS_C._MONTGOMERY_原书第6版_中文译本