本文介紹了python實現曲線點抽稀演算法的示例，分享給大家，具體如下：
目錄
正文
何為抽稀
在處理向量化資料時，記錄中往往會有很多重複資料，對進一步資料處理帶來諸多不便。多餘的資料一方面浪費了較多的儲存空間，另一方面造成所要表達的圖形不光滑或不符合標準。因此要通過某種規則，在保證向量曲線形狀不變的情況下，最大限度地減少資料點個數，這個過程稱為抽稀。
通俗的講就是對曲線進行取樣簡化，即在曲線上取有限個點，將其變為折線，並且能夠在一定程度保持原有形狀。比較常用的兩種抽稀演算法是：道格拉斯-普克(douglas-peuker)演算法和垂距限值法。
道格拉斯-普克(douglas-peuker)演算法
douglas-peuker演算法(dp演算法)過程如下:
1、連線曲線首尾兩點a、b；2、依次計算曲線上所有點到a、b兩點所在曲線的距離；3、計算最大距離d，如果d小於閾值threshold,則去掉曲線上出a、b外的所有點；如果d大於閾值threshold,則把曲線以最大距離分割成兩段；4、對所有曲線分段重複1-3步驟，知道所有d均小於閾值。即完成抽稀。這種演算法的抽稀精度與閾值有很大關係，閾值越大，簡化程度越大，點減少的越多；反之簡化程度越低，點保留的越多，形狀也越趨於原曲線。
下面是python**實現:
抽稀 Douglas Peucker演算法
douglas peucker演算法 在數位化過程中，需要對曲線進行取樣簡化，即在曲線上取有限個點，將其變為折線，並且能夠在一定程度 上保持原有的形狀。經典的douglas peucker演算法描述如下 1 在曲線首尾兩點a，b之間連線一條直線ab，該直線為曲線的弦 2 得到曲線上離該直線段距離最大...
Douglas Peucker演算法 抽稀曲線上的點
douglas peucker演算法 在數位化過程中，需要對曲線進行取樣簡化，即在曲線上取有限個點，將其變為折線，並且能夠在一定程度 上保持原有的形狀。經典的douglas peucker演算法描述如下 1 在曲線首尾兩點a，b之間連線一條直線ab，該直線為曲線的弦 2 得到曲線上離該直線段距離最大...
基於ArcGIS的點抽稀方法總結
一 牽引線抽稀法 利用arcgis的高階智慧型標註引擎maplex的牽引線進行標註。將符號作為註記顯示，把符號和註記綁在一起，通過閾值自動進行標註間避讓，計算出地圖上所有標註的最佳位置放置，達到抽稀的目的。能顯示出註記的，那麼該點的符號也跟隨顯示出，如不能顯示出註記的，則該點的符號也不顯示。有效避免...