Реализации алгоритмов/Алгоритм Рамера — Дугласа — Пекера

Алгоритм Рамера — Дугласа — Пекера — это алгоритм, позволяющий уменьшить число точек кривой, аппроксимированной большей серией точек. Алгоритм был независимо открыт Урсом Рамером в 1972 и Давидом Дугласом и Томасом Пекером в 1973. Также алгоритм известен под следующими именами: алгоритм Дугласа — Пекера, алгоритм итеративной ближайшей точки и алгоритм разбиения и слияния.

Суть алгоритма состоит в том, чтобы по данной ломаной, аппроксимирующей кривую, построить ломаную с меньшим числом точек. Алгоритм определяет расхождение, которое вычисляется по максимальному расстоянию между исходной и упрощённой кривыми. Упрощенная кривая состоит из подмножества точек, которые определяются из исходной кривой.

ПсевдокодПравить

function DouglasPeucker(PointList[], epsilon)
 // Находим точку с максимальным расстоянием от прямой между первой и последней точками набора
 dmax = 0
 index = 0
 for i = 2 to (length(PointList) - 1)
  d = PerpendicularDistance(PointList[i], Line(PointList[1], PointList[end])) 
  if d > dmax
   index = i
   dmax = d
  end
 end
 
 // Если максимальная дистанция больше, чем epsilon, то рекурсивно вызываем её на участках
 if dmax >= epsilon
  //Recursive call
  recResults1[] = DouglasPeucker(PointList[1...index], epsilon)
  recResults2[] = DouglasPeucker(PointList[index...end], epsilon)
  
  // Строим итоговый набор точек
  ResultList[] = {recResults1[1...end-1] recResults2[1...end]}
 else
  ResultList[] = {PointList[1], PointList[end]}
 end
 
 // Возвращаем результат
 return ResultList[]
end


PythonПравить

[1]

import math
   
def simplify_points (pts, tolerance): 
    anchor  = 0
    floater = len(pts) - 1
    stack   = []
    keep    = set()

    stack.append((anchor, floater))  
    while stack:
        anchor, floater = stack.pop()
      
        # инициализация отрезка
        if pts[floater] != pts[anchor]:
            anchorX = float(pts[floater][0] - pts[anchor][0])
            anchorY = float(pts[floater][1] - pts[anchor][1])
            seg_len = math.sqrt(anchorX ** 2 + anchorY ** 2)
            # get the unit vector
            anchorX /= seg_len
            anchorY /= seg_len
        else:
            anchorX = anchorY = seg_len = 0.0
    
        # внутренний цикл:
        max_dist = 0.0
        farthest = anchor + 1
        for i in range(anchor + 1, floater):
            dist_to_seg = 0.0
            # compare to anchor
            vecX = float(pts[i][0] - pts[anchor][0])
            vecY = float(pts[i][1] - pts[anchor][1])
            seg_len = math.sqrt( vecX ** 2 + vecY ** 2 )
            # dot product:
            proj = vecX * anchorX + vecY * anchorY
            if proj < 0.0:
                dist_to_seg = seg_len
            else: 
                # compare to floater
                vecX = float(pts[i][0] - pts[floater][0])
                vecY = float(pts[i][1] - pts[floater][1])
                seg_len = math.sqrt( vecX ** 2 + vecY ** 2 )
                # dot product:
                proj = vecX * (-anchorX) + vecY * (-anchorY)
                if proj < 0.0:
                    dist_to_seg = seg_len
                else:  # расстояние от до прямой по теореме Пифагора:
                    dist_to_seg = math.sqrt(abs(seg_len ** 2 - proj ** 2))
                if max_dist < dist_to_seg:
                    max_dist = dist_to_seg
                    farthest = i

        if max_dist <= tolerance: # использование отрезка
            keep.add(anchor)
            keep.add(floater)
        else:
            stack.append((anchor, farthest))
            stack.append((farthest, floater))

    keep = list(keep)
    keep.sort()
    return [pts[i] for i in keep]
>>> line = [(0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(1,2),(0,2),(0,1),(0,0)]
>>> simplify_points(line, 1.0)
[(0, 0), (2, 0), (2, 2), (0, 2), (0, 0)]

>>> line = [(0,0),(0.5,0.5),(1,0),(1.25,-0.25),(1.5,.5)]
>>> simplify_points(line, 0.25)
[(0, 0), (0.5, 0.5), (1.25, -0.25), (1.5, 0.5)]

ПримечанияПравить

  1. Pure-Python Douglas-Peucker line simplification/generalization This code was written by Schuyler Erle <schuyler@nocat.net> and is made available in the public domain. The code was ported from a freely-licensed example at http://www.3dsoftware.com/Cartography/Programming/PolyLineReduction/ The original page is no longer available, but is mirrored at http://www.mappinghacks.com/code/PolyLineReduction/