Py-Visvalingam-Whyatt:Visvalingam的Python实现和Whyatt算法，可降低折线的复杂性
Visvalingam-Whyatt 折线简化
Visvalingam 和Whyatt 算法的高效纯Python 实现，用于降低折线的复杂性。 如果需要，还包括精确抽取以减少文件大小。
适用于 GDAL OGRGeometry LINESTRING、POLYGON 和 MULTIPOLYGON 对象以及顶点列表。
此方法以非破坏性方式根据顶点对形状的重要性（移除影响区域的程度）对顶点进行排名。 排名完成后，点的过滤速度非常快（只需一个 numpy 掩码操作）。
然而，即使只进行一次过滤操作，这种方法似乎也比 Ramer-Douglas-Peucker 更快。
from polysimplify import VWSimplifier
import numpy as np
from time import time
n = 5000
thetas = np.linspace(0,2
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[{"title":"（ 5 个子文件 87KB ） Py-Visvalingam-Whyatt:Visvalingam的Python实现和Whyatt算法，可降低折线的复杂性","children":[{"title":"Py-Visvalingam-Whyatt-master","children":[{"title":"tests","children":[{"title":"fuzzy_thresholds.npy <span style='color:#111;'> 39.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"fuzzy_circle.npy <span style='color:#111;'> 78.20KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tests.py <span style='color:#111;'> 972B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.39KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"polysimplify.py <span style='color:#111;'> 15.66KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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