Уменьшите число очков в строке
Я ищу алгоритмы для сокращения LOD ломаных линий, строки (циклично выполненный или не) узлов. В простых словах я хочу взять данные береговой линии привет-разрешения и смочь уменьшить его LOD сотня - или thousandfold для рендеринга его в небольшом.
Я нашел алгоритмы сокращения полигона (но они требуют треугольников), и Лапласово сглаживание, но это не кажется точно, в чем я нуждаюсь.
15
задан culebrón 8 April 2010 в 10:19
поделиться
4 ответа
Решение, которое я нашел и, вполне вероятно, буду использовать, - это алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера . Он используется в PostGIS
. Я опубликовал свою собственную реализацию на Python (сайт в настоящее время не работает, следующее было извлечено из archive.org )
#!/usr/bin/python
"""Ramer-Douglas-Peucker line simplification demo.
Dmitri Lebedev, detail@ngs.ru
http://ryba4.com/python/ramer-douglas-peucker
2010-04-17"""
def ramerdouglas(line, dist):
"""Does Ramer-Douglas-Peucker simplification of
a line with `dist` threshold.
`line` must be a list of Vec objects,
all of the same type (either 2d or 3d)."""
if len(line) < 3:
return line
begin, end = line[0], line[-1]
distSq = [begin.distSq(curr) -
((end - begin) * (curr - begin)) ** 2 /
begin.distSq(end) for curr in line[1:-1]]
maxdist = max(distSq)
if maxdist < dist ** 2:
return [begin, end]
pos = distSq.index(maxdist)
return (ramerdouglas(line[:pos + 2], dist) +
ramerdouglas(line[pos + 1:], dist)[1:])
class Line:
"""Polyline. Contains a list of points and outputs
a simplified version of itself."""
def __init__(self, points):
pointclass = points[0].__class__
for i in points[1:]:
if i.__class__ != pointclass:
raise TypeError("""All points in a Line
must have the same type""")
self.points = points
def simplify(self, dist):
if self.points[0] != self.points[-1]:
points = ramerdouglas(self.points, dist)
else:
points = ramerdouglas(
self.points[:-1], dist) + self.points[-1:]
return self.__class__(points)
def __repr__(self):
return '{0}{1}'.format(self.__class__.__name__,
tuple(self.points))
class Vec:
"""Generic vector class for n-dimensional vectors
for any natural n."""
def __eq__(self, obj):
"""Equality check."""
if self.__class__ == obj.__class__:
return self.coords == obj.coords
return False
def __repr__(self):
"""String representation. The string is executable as Python
code and makes the same vector."""
return '{0}{1}'.format(self.__class__.__name__, self.coords)
def __add__(self, obj):
"""Add a vector."""
if not isinstance(obj, self.__class__):
raise TypeError
return self.__class__(*map(sum, zip(self.coords, obj.coords)))
def __neg__(self):
"""Reverse the vector."""
return self.__class__(*[-i for i in self.coords])
def __sub__(self, obj):
"""Substract object from self."""
if not isinstance(obj, self.__class__):
raise TypeError
return self + (- obj)
def __mul__(self, obj):
"""If obj is scalar, scales the vector.
If obj is vector returns the scalar product."""
if isinstance(obj, self.__class__):
return sum([a * b for (a, b) in zip(self.coords, obj.coords)])
return self.__class__(*[i * obj for i in self.coords])
def dist(self, obj = None):
"""Distance to another object. Leave obj empty to get
the length of vector from point 0."""
return self.distSq(obj) ** 0.5
def distSq(self, obj = None):
""" Square of distance. Use this method to save
calculations if you don't need to calculte an extra square root."""
if obj is None:
obj = self.__class__(*[0]*len(self.coords))
elif not isinstance(obj, self.__class__):
raise TypeError('Parameter must be of the same class')
# simple memoization to save extra calculations
if obj.coords not in self.distSqMem:
self.distSqMem[obj.coords] = sum([(s - o) ** 2 for (s, o) in
zip(self.coords, obj.coords)])
return self.distSqMem[obj.coords]
class Vec3D(Vec):
"""3D vector"""
def __init__(self, x, y, z):
self.coords = x, y, z
self.distSqMem = {}
class Vec2D(Vec):
"""2D vector"""
def __init__(self, x, y):
self.coords = x, y
self.distSqMem = {}
if __name__ == '__main__':
coast = Line([
Vec2D( 6.247872 , 11.316756 ),
Vec2D( 6.338566 , 11.316756 ),
Vec2D( 6.633323 , 11.205644 ),
Vec2D( 6.724018 , 11.205644 ),
Vec2D( 6.792039 , 11.205644 ),
Vec2D( 7.154817 , 11.372311 ),
Vec2D( 7.313532 , 11.400089 ),
Vec2D( 7.381553 , 11.344533 ),
Vec2D( 7.336206 , 11.288978 ),
Vec2D( 7.200164 , 11.288978 ),
Vec2D( 7.154817 , 11.261200 ),
Vec2D( 7.132143 , 11.233422 ),
Vec2D( 7.154817 , 11.150089 ),
Vec2D( 7.268185 , 11.177867 ),
Vec2D( 7.313532 , 11.122311 ),
Vec2D( 7.404227 , 11.150089 ),
Vec2D( 7.472248 , 11.094533 ),
Vec2D( 7.767005 , 10.900089 ),
Vec2D( 7.758951 , 10.864989 ),
Vec2D( 7.752684 , 10.837656 ),
Vec2D( 7.426900 , 10.927867 ),
Vec2D( 6.519955 , 10.927867 ),
Vec2D( 6.429261 , 10.900089 ),
Vec2D( 6.315893 , 10.955644 ),
Vec2D( 6.270545 , 10.955644 ),
Vec2D( 6.247872 , 10.927867 ),
Vec2D( 6.111830 , 11.011200 ),
Vec2D( 6.066483 , 11.066756 ),
Vec2D( 5.862420 , 11.038978 ),
Vec2D( 5.817073 , 10.955644 ),
Vec2D( 5.771726 , 10.900089 ),
Vec2D( 5.862420 , 10.761200 ),
Vec2D( 5.975788 , 10.733422 ),
Vec2D( 6.157177 , 10.566756 ),
Vec2D( 6.247872 , 10.511200 ),
Vec2D( 6.293219 , 10.427867 ),
Vec2D( 6.315893 , 10.233422 ),
Vec2D( 6.315893 , 10.177867 ),
Vec2D( 6.542629 , 9.844533 ),
Vec2D( 6.587976 , 9.761200 ),
Vec2D( 6.610650 , 9.288978 ),
Vec2D( 6.542629 , 9.066756 ),
Vec2D( 6.565303 , 8.900089 ),
Vec2D( 6.519955 , 8.816756 ),
Vec2D( 6.542629 , 8.761200 ),
Vec2D( 6.565303 , 8.733422 ),
Vec2D( 6.429261 , 8.427867 ),
Vec2D( 6.474608 , 8.316756 ),
Vec2D( 6.724018 , 8.288978 ),
Vec2D( 6.882733 , 8.538978 ),
Vec2D( 6.973428 , 8.594533 ),
Vec2D( 6.996101 , 8.622311 ),
Vec2D( 7.200164 , 8.650089 ),
Vec2D( 7.290859 , 8.650089 ),
Vec2D( 7.426900 , 8.483422 ),
Vec2D( 7.404227 , 8.455644 ),
Vec2D( 7.245511 , 8.511200 ),
Vec2D( 6.996101 , 8.427867 ),
Vec2D( 7.041449 , 8.372311 ),
Vec2D( 7.154817 , 8.455644 ),
Vec2D( 7.200164 , 8.455644 ),
Vec2D( 7.245511 , 8.455644 ),
Vec2D( 7.381553 , 8.316756 ),
Vec2D( 7.381553 , 8.261200 ),
Vec2D( 7.404227 , 8.233422 ),
Vec2D( 7.494921 , 8.205644 ),
Vec2D( 7.767005 , 8.288978 ),
Vec2D( 7.948394 , 8.233422 ),
Vec2D( 8.016415 , 8.261200 ),
Vec2D( 8.197804 , 8.094533 ),
Vec2D( 8.084435 , 7.816756 ),
Vec2D( 8.152456 , 7.733422 ),
Vec2D( 8.175130 , 7.650089 ),
Vec2D( 8.175130 , 7.511200 ),
Vec2D( 8.311172 , 7.427867 ),
Vec2D( 8.311172 , 7.372311 ),
Vec2D( 8.651276 , 7.372311 ),
Vec2D( 8.923360 , 7.316756 ),
Vec2D( 8.900686 , 7.261200 ),
Vec2D( 8.809991 , 7.261200 ),
Vec2D( 8.472735 , 7.171122 ),
Vec2D( 8.333845 , 7.038978 ),
Vec2D( 8.282022 , 6.981100 ),
Vec2D( 8.254778 , 6.848911 ),
Vec2D( 8.265824 , 6.816756 ),
Vec2D( 8.239206 , 6.711211 ),
Vec2D( 8.219743 , 6.612067 ),
Vec2D( 8.130227 , 6.433044 ),
Vec2D( 8.084435 , 6.316756 ),
Vec2D( 8.107109 , 6.288978 ),
Vec2D( 7.948394 , 6.177867 ),
Vec2D( 7.925720 , 5.983422 ),
Vec2D( 7.857699 , 5.816756 ),
Vec2D( 7.835026 , 5.788978 ),
Vec2D( 7.857699 , 5.511200 ),
Vec2D( 7.812352 , 5.400089 ),
Vec2D( 7.812352 , 5.344533 ),
Vec2D( 7.812352 , 5.177867 ),
Vec2D( 8.084435 , 4.733422 ),
Vec2D( 8.107109 , 4.622311 ),
Vec2D( 7.857699 , 4.344533 ),
Vec2D( 7.630963 , 4.261200 ),
Vec2D( 7.540268 , 4.177867 ),
Vec2D( 7.494921 , 4.150089 ),
Vec2D( 7.449574 , 4.150089 ),
Vec2D( 7.404227 , 4.150089 ),
Vec2D( 7.336206 , 4.094533 ),
Vec2D( 7.313532 , 4.066756 ),
Vec2D( 7.041449 , 4.011200 ),
Vec2D( 6.905407 , 3.955644 ),
Vec2D( 6.950754 , 3.900089 ),
Vec2D( 7.200164 , 3.927867 ),
Vec2D( 7.630963 , 3.872311 ),
Vec2D( 7.721657 , 3.872311 ),
Vec2D( 7.948394 , 3.788978 ),
Vec2D( 7.993741 , 3.705644 ),
Vec2D( 7.971067 , 3.677867 ),
Vec2D( 7.925720 , 3.622311 ),
Vec2D( 8.175130 , 3.705644 ),
Vec2D( 8.401866 , 3.650089 ),
Vec2D( 8.492561 , 3.650089 ),
Vec2D( 8.605929 , 3.538978 ),
Vec2D( 8.651276 , 3.566756 ),
Vec2D( 8.855339 , 3.372311 ),
Vec2D( 8.900686 , 3.316756 ),
Vec2D( 8.900686 , 3.150089 ),
Vec2D( 8.787318 , 2.900089 ),
Vec2D( 8.787318 , 2.844533 ),
Vec2D( 8.946033 , 2.816756 ),
Vec2D( 8.991380 , 2.788978 ),
Vec2D( 9.014054 , 2.705644 ),
Vec2D( 8.886928 , 2.524989 ),
Vec2D( 8.832665 , 2.538978 ),
Vec2D( 8.809991 , 2.455644 ),
Vec2D( 8.923360 , 2.538978 ),
Vec2D( 9.014054 , 2.400089 ),
Vec2D( 9.308811 , 2.288978 ),
Vec2D( 9.399506 , 2.261200 ),
Vec2D( 9.512874 , 2.122311 ),
Vec2D( 9.535548 , 1.983422 ),
Vec2D( 9.512874 , 1.955644 ),
Vec2D( 9.467527 , 1.816756 ),
Vec2D( 9.036728 , 1.816756 ),
Vec2D( 8.991380 , 1.927867 ),
Vec2D( 8.946033 , 1.955644 ),
Vec2D( 8.900686 , 1.983422 ),
Vec2D( 8.946033 , 2.122311 ),
Vec2D( 8.968707 , 2.150089 ),
Vec2D( 9.195443 , 1.927867 ),
Vec2D( 9.354158 , 1.955644 ),
Vec2D( 9.376832 , 2.038978 ),
Vec2D( 9.376832 , 2.094533 ),
Vec2D( 9.240790 , 2.205644 ),
Vec2D( 9.195443 , 2.205644 ),
Vec2D( 9.263464 , 2.150089 ),
Vec2D( 9.240790 , 2.122311 ),
Vec2D( 9.195443 , 2.122311 ),
Vec2D( 9.104749 , 2.122311 ),
Vec2D( 8.900686 , 2.316756 ),
Vec2D( 8.787318 , 2.344533 ),
Vec2D( 8.696623 , 2.372311 ),
Vec2D( 8.651276 , 2.427867 ),
Vec2D( 8.719297 , 2.455644 ),
Vec2D( 8.787318 , 2.650089 ),
Vec2D( 8.832665 , 2.705644 ),
Vec2D( 8.605929 , 2.677867 ),
Vec2D( 8.537908 , 2.788978 ),
Vec2D( 8.333845 , 2.788978 ),
Vec2D( 7.925720 , 2.316756 ),
Vec2D( 7.925720 , 2.261200 ),
Vec2D( 7.903046 , 2.233422 ),
Vec2D( 7.857699 , 2.233422 ),
Vec2D( 7.857699 , 2.177867 ),
Vec2D( 7.789678 , 1.983422 ),
Vec2D( 7.812352 , 1.788978 ),
Vec2D( 7.948394 , 1.538978 ),
Vec2D( 7.971067 , 1.511200 ),
Vec2D( 8.129783 , 1.511200 ),
Vec2D( 8.243151 , 1.594533 ),
Vec2D( 8.333845 , 1.594533 ),
Vec2D( 8.424540 , 1.622311 ),
Vec2D( 8.515234 , 1.566756 ),
Vec2D( 8.673950 , 1.400089 ),
Vec2D( 8.771174 , 1.291756 ),
Vec2D( 8.828938 , 1.119878 ),
Vec2D( 8.762504 , 0.972544 ),
Vec2D( 9.238614 , 0.759633 ),
Vec2D( 9.492323 , 0.627022 ),
Vec2D( 9.820891 , 0.644711 ),
Vec2D( 10.376567 , 0.800622 ),
Vec2D( 10.651961 , 1.085978 ),
Vec2D( 10.762173 , 1.132022 ),
Vec2D( 10.943045 , 1.095989 ),
Vec2D( 11.256739 , 0.999878 ),
Vec2D( 11.576074 , 0.761611 ),
Vec2D( 11.768247 , 0.425211 ),
Vec2D( 11.960165 , 0.074778 ),
Vec2D( 11.953907 , 0.000000 ),
Vec2D( 11.629411 , 0.258767 ),
Vec2D( 11.229920 , 0.582278 ),
Vec2D( 11.001633 , 0.564300 ),
Vec2D( 10.868476 , 0.447478 ),
Vec2D( 10.633849 , 0.541833 ),
Vec2D( 10.513370 , 0.672133 ),
Vec2D( 11.188700 , 0.820078 ),
Vec2D( 11.194014 , 0.859656 ),
Vec2D( 11.118212 , 0.905822 ),
Vec2D( 10.874860 , 0.930311 ),
Vec2D( 10.427319 , 0.716522 ),
Vec2D( 10.023620 , 0.374211 ),
Vec2D( 9.434614 , 0.360144 ),
Vec2D( 8.455131 , 0.859544 ),
Vec2D( 8.180481 , 0.920500 ),
Vec2D( 7.902529 , 1.115078 ),
Vec2D( 7.823108 , 1.269800 ),
Vec2D( 7.830482 , 1.403778 ),
Vec2D( 7.791937 , 1.496744 ),
Vec2D( 7.767005 , 1.538978 ),
Vec2D( 7.676310 , 1.622311 ),
Vec2D( 7.653637 , 1.650089 ),
Vec2D( 7.585616 , 1.955644 ),
Vec2D( 7.562942 , 1.983422 ),
Vec2D( 7.562942 , 2.233422 ),
Vec2D( 7.608289 , 2.400089 ),
Vec2D( 7.630963 , 2.427867 ),
Vec2D( 7.608289 , 2.538978 ),
Vec2D( 7.585616 , 2.566756 ),
Vec2D( 7.653637 , 2.705644 ),
Vec2D( 7.630963 , 2.816756 ),
Vec2D( 7.336206 , 3.011200 ),
Vec2D( 7.290859 , 3.011200 ),
Vec2D( 7.245511 , 3.011200 ),
Vec2D( 7.041449 , 2.955644 ),
Vec2D( 6.928081 , 2.816756 ),
Vec2D( 6.928081 , 2.733422 ),
Vec2D( 6.905407 , 2.622311 ),
Vec2D( 6.860060 , 2.677867 ),
Vec2D( 6.814712 , 2.677867 ),
Vec2D( 6.678671 , 2.677867 ),
Vec2D( 6.678671 , 2.733422 ),
Vec2D( 6.769365 , 2.733422 ),
Vec2D( 6.814712 , 2.733422 ),
Vec2D( 6.792039 , 2.788978 ),
Vec2D( 6.293219 , 3.066756 ),
Vec2D( 6.225198 , 3.122311 ),
Vec2D( 6.202525 , 3.233422 ),
Vec2D( 6.134504 , 3.344533 ),
Vec2D( 5.907767 , 3.261200 ),
Vec2D( 5.862420 , 3.288978 ),
Vec2D( 6.043809 , 3.427867 ),
Vec2D( 6.021136 , 3.483422 ),
Vec2D( 5.975788 , 3.483422 ),
Vec2D( 5.930441 , 3.511200 ),
Vec2D( 5.953115 , 3.566756 ),
Vec2D( 5.975788 , 3.594533 ),
Vec2D( 5.749052 , 3.788978 ),
Vec2D( 5.703705 , 3.788978 ),
Vec2D( 5.635684 , 3.788978 ),
Vec2D( 5.703705 , 3.844533 ),
Vec2D( 5.703705 , 4.011200 ),
Vec2D( 5.499642 , 4.011200 ),
Vec2D( 5.862420 , 4.372311 ),
Vec2D( 5.975788 , 4.427867 ),
Vec2D( 6.021136 , 4.427867 ),
Vec2D( 6.089156 , 4.538978 ),
Vec2D( 6.111830 , 4.566756 ),
Vec2D( 6.089156 , 4.650089 ),
Vec2D( 5.998462 , 4.650089 ),
Vec2D( 5.817073 , 4.788978 ),
Vec2D( 5.771726 , 4.816756 ),
Vec2D( 5.681031 , 4.816756 ),
Vec2D( 5.749052 , 4.927867 ),
Vec2D( 5.749052 , 5.038978 ),
Vec2D( 5.839747 , 5.177867 ),
Vec2D( 5.998462 , 5.233422 ),
Vec2D( 6.225198 , 5.233422 ),
Vec2D( 6.270545 , 5.233422 ),
Vec2D( 6.383914 , 5.288978 ),
Vec2D( 6.406587 , 5.372311 ),
Vec2D( 6.429261 , 5.400089 ),
Vec2D( 6.587976 , 5.483422 ),
Vec2D( 6.670626 , 5.490000 ),
Vec2D( 6.700845 , 5.564100 ),
Vec2D( 6.860060 , 5.927867 ),
Vec2D( 6.860060 , 6.038978 ),
Vec2D( 6.950754 , 6.205644 ),
Vec2D( 6.973428 , 6.316756 ),
Vec2D( 7.041449 , 6.344533 ),
Vec2D( 7.064122 , 6.455644 ),
Vec2D( 7.116072 , 6.541989 ),
Vec2D( 7.114313 , 6.603667 ),
Vec2D( 7.025305 , 6.741422 ),
Vec2D( 6.736924 , 6.701367 ),
Vec2D( 6.641658 , 6.741467 ),
Vec2D( 6.500574 , 6.761389 ),
Vec2D( 6.435410 , 6.733422 ),
Vec2D( 6.224291 , 6.728556 ),
Vec2D( 6.191759 , 6.738989 ),
Vec2D( 6.099124 , 6.755000 ),
Vec2D( 6.041805 , 6.749733 ),
Vec2D( 6.001672 , 6.742967 ),
Vec2D( 5.905382 , 6.718300 ),
Vec2D( 5.817073 , 6.677867 ),
Vec2D( 5.611713 , 6.686622 ),
Vec2D( 5.401366 , 6.864333 ),
Vec2D( 5.386274 , 6.927867 ),
Vec2D( 5.356608 , 6.981811 ),
Vec2D( 5.404095 , 7.111822 ),
Vec2D( 5.561958 , 7.216133 ),
Vec2D( 5.660643 , 7.244722 ),
Vec2D( 5.366149 , 7.489478 ),
Vec2D( 5.340927 , 7.511200 ),
Vec2D( 5.114998 , 7.592867 ),
Vec2D( 4.870667 , 7.692033 ),
Vec2D( 4.746560 , 7.781856 ),
Vec2D( 4.708060 , 7.760867 ),
Vec2D( 4.692225 , 7.802500 ),
Vec2D( 4.607090 , 7.849044 ),
Vec2D( 4.481324 , 7.879711 ),
Vec2D( 4.340031 , 8.093378 ),
Vec2D( 4.181171 , 8.158044 ),
Vec2D( 4.116415 , 8.200800 ),
Vec2D( 4.081135 , 8.195278 ),
Vec2D( 4.090912 , 8.272500 ),
Vec2D( 4.032232 , 8.378311 ),
Vec2D( 3.779566 , 8.791278 ),
Vec2D( 3.769654 , 8.849022 ),
Vec2D( 3.598177 , 8.955178 ),
Vec2D( 3.576828 , 9.059633 ),
Vec2D( 3.527037 , 9.066756 ),
Vec2D( 3.498069 , 9.082022 ),
Vec2D( 3.541865 , 9.174211 ),
Vec2D( 3.542409 , 9.234411 ),
Vec2D( 3.576275 , 9.262711 ),
Vec2D( 3.582279 , 9.287744 ),
Vec2D( 3.390995 , 9.316756 ),
Vec2D( 3.209606 , 9.344533 ),
Vec2D( 3.100836 , 9.367511 ),
Vec2D( 2.957466 , 9.370756 ),
Vec2D( 2.870844 , 9.366222 ),
Vec2D( 2.777211 , 9.285222 ),
Vec2D( 2.744851 , 9.285900 ),
Vec2D( 2.775397 , 9.294867 ),
Vec2D( 2.832661 , 9.341156 ),
Vec2D( 2.868114 , 9.373300 ),
Vec2D( 2.869502 , 9.400089 ),
Vec2D( 2.794434 , 9.420178 ),
Vec2D( 2.714423 , 9.440078 ),
Vec2D( 2.641124 , 9.441944 ),
Vec2D( 2.572096 , 9.428378 ),
Vec2D( 2.548379 , 9.418600 ),
Vec2D( 2.573130 , 9.388211 ),
Vec2D( 2.563126 , 9.333567 ),
Vec2D( 2.535855 , 9.320067 ),
Vec2D( 2.517670 , 9.282778 ),
Vec2D( 2.479488 , 9.260278 ),
Vec2D( 2.483125 , 9.239067 ),
Vec2D( 2.464034 , 9.224278 ),
Vec2D( 2.468586 , 9.180556 ),
Vec2D( 2.443129 , 9.168989 ),
Vec2D( 2.439084 , 9.147456 ),
Vec2D( 2.448389 , 9.129344 ),
Vec2D( 2.444897 , 9.109600 ),
Vec2D( 2.450720 , 9.097256 ),
Vec2D( 2.444897 , 9.080389 ),
Vec2D( 2.447808 , 9.045822 ),
Vec2D( 2.424536 , 9.024011 ),
Vec2D( 2.415811 , 9.000133 ),
Vec2D( 2.442457 , 8.957422 ),
Vec2D( 2.429887 , 8.946567 ),
Vec2D( 2.455028 , 8.894556 ),
Vec2D( 2.435936 , 8.879078 ),
Vec2D( 2.413136 , 8.853411 ),
Vec2D( 2.410805 , 8.836944 ),
Vec2D( 2.412202 , 8.822133 ),
Vec2D( 2.387533 , 8.789544 ),
Vec2D( 2.386608 , 8.776044 ),
Vec2D( 2.398706 , 8.757278 ),
Vec2D( 2.373103 , 8.739511 ),
Vec2D( 2.387070 , 8.769467 ),
Vec2D( 2.375434 , 8.784611 ),
Vec2D( 2.358674 , 8.785922 ),
Vec2D( 2.337270 , 8.793167 ),
Vec2D( 2.365195 , 8.790533 ),
Vec2D( 2.399169 , 8.821478 ),
Vec2D( 2.396376 , 8.837933 ),
Vec2D( 2.408946 , 8.879078 ),
Vec2D( 2.432218 , 8.894878 ),
Vec2D( 2.414995 , 8.963022 ),
Vec2D( 2.390961 , 8.983722 ),
Vec2D( 2.340091 , 8.969389 ),
Vec2D( 2.332091 , 8.946244 ),
Vec2D( 2.340091 , 8.927722 ),
Vec2D( 2.332091 , 8.912289 ),
Vec2D( 2.316093 , 8.904067 ),
Vec2D( 2.311730 , 8.874744 ),
Vec2D( 2.288975 , 8.861244 ),
Vec2D( 2.247727 , 8.856233 ),
Vec2D( 2.233180 , 8.861889 ),
Vec2D( 2.209436 , 8.859233 ),
Vec2D( 2.231003 , 8.871144 ),
Vec2D( 2.265911 , 8.873200 ),
Vec2D( 2.277548 , 8.869600 ),
Vec2D( 2.290635 , 8.873711 ),
Vec2D( 2.299360 , 8.904578 ),
Vec2D( 2.268088 , 8.909622 ),
Vec2D( 2.247727 , 8.925256 ),
Vec2D( 2.225734 , 8.920756 ),
Vec2D( 2.208747 , 8.909622 ),
Vec2D( 2.203768 , 8.921811 ),
Vec2D( 2.214352 , 8.931822 ),
Vec2D( 2.197138 , 8.933811 ),
Vec2D( 2.148725 , 8.907478 ),
Vec2D( 2.134577 , 8.904844 ),
Vec2D( 2.113354 , 8.917222 ),
Vec2D( 2.095107 , 8.918800 ),
Vec2D( 2.079961 , 8.912944 ),
Vec2D( 2.060761 , 8.913356 ),
Vec2D( 2.034577 , 8.902656 ),
Vec2D( 1.983589 , 8.895400 ),
Vec2D( 2.033997 , 8.913356 ),
Vec2D( 2.062502 , 8.918700 ),
Vec2D( 2.092758 , 8.929811 ),
Vec2D( 2.148090 , 8.928756 ),
Vec2D( 2.168397 , 8.937878 ),
Vec2D( 2.146421 , 8.965533 ),
Vec2D( 2.182173 , 8.943933 ),
Vec2D( 2.201537 , 8.951311 ),
Vec2D( 2.239138 , 8.938400 ),
Vec2D( 2.267063 , 8.944989 ),
Vec2D( 2.284939 , 8.925767 ),
Vec2D( 2.306887 , 8.926022 ),
Vec2D( 2.311086 , 8.936356 ),
Vec2D( 2.296312 , 8.952489 ),
Vec2D( 2.317254 , 8.981122 ),
Vec2D( 2.334939 , 9.003844 ),
Vec2D( 2.374500 , 9.014044 ),
Vec2D( 2.386136 , 9.034778 ),
Vec2D( 2.401962 , 9.044656 ),
Vec2D( 2.418723 , 9.044889 ),
Vec2D( 2.426287 , 9.054878 ),
Vec2D( 2.411739 , 9.063522 ),
Vec2D( 2.426867 , 9.099311 ),
Vec2D( 2.398362 , 9.125233 ),
Vec2D( 2.373339 , 9.121944 ),
Vec2D( 2.403595 , 9.134289 ),
Vec2D( 2.417680 , 9.165778 ),
Vec2D( 2.425860 , 9.192778 ),
Vec2D( 2.423783 , 9.231400 ),
Vec2D( 2.400330 , 9.237022 ),
Vec2D( 2.419494 , 9.243567 ),
Vec2D( 2.429815 , 9.246711 ),
Vec2D( 2.449495 , 9.245489 ),
Vec2D( 2.457676 , 9.289856 ),
Vec2D( 2.481311 , 9.298211 ),
Vec2D( 2.488585 , 9.334211 ),
Vec2D( 2.520255 , 9.353822 ),
Vec2D( 2.520400 , 9.369944 ),
Vec2D( 2.494960 , 9.432511 ),
Vec2D( 2.463671 , 9.469200 ),
Vec2D( 2.406950 , 9.500578 ),
Vec2D( 2.240907 , 9.536433 ),
Vec2D( 2.129969 , 9.569467 ),
Vec2D( 2.031530 , 9.607422 ),
Vec2D( 1.932328 , 9.658044 ),
Vec2D( 1.835167 , 9.695656 ),
Vec2D( 1.746196 , 9.760744 ),
Vec2D( 1.667446 , 9.789667 ),
Vec2D( 1.575400 , 9.797622 ),
Vec2D( 1.562104 , 9.828722 ),
Vec2D( 1.531422 , 9.846800 ),
Vec2D( 1.415859 , 9.888744 ),
Vec2D( 1.315206 , 9.942167 ),
Vec2D( 1.175573 , 10.083667 ),
Vec2D( 1.147394 , 10.090267 ),
Vec2D( 1.118064 , 10.086567 ),
Vec2D( 0.990883 , 9.998400 ),
Vec2D( 0.778930 , 9.990856 ),
Vec2D( 0.592924 , 10.033144 ),
Vec2D( 0.507490 , 10.125422 ),
Vec2D( 0.419562 , 10.320811 ),
Vec2D( 0.375403 , 10.344533 ),
Vec2D( 0.276464 , 10.431189 ),
Vec2D( 0.220170 , 10.534911 ),
Vec2D( 0.181271 , 10.571000 ),
Vec2D( 0.153745 , 10.620156 ),
Vec2D( 0.114973 , 10.653889 ),
Vec2D( 0.103274 , 10.707756 ),
Vec2D( 0.097914 , 10.761511 ),
Vec2D( 0.076256 , 10.811522 ),
Vec2D( 0.061935 , 10.867833 ),
Vec2D( 0.000000 , 10.960167 )
])
distances = (0, .05, .1, .25) # threshold sizes in kilometres
import csv
for d in distances:
simple = coast.simplify(d) if d > 0 else coast
with open('poly-{0}.csv'.format(d), 'w') as output_doc:
writer = csv.writer(output_doc, dialect='excel')
for pt in simple.points:
writer.writerow(pt.coords)
13
ответ дан 1 December 2019 в 01:10
поделиться
Я разработал очень простой алгоритм, использующий расстояние от данной точки до следующих точек, чтобы решить, имеет ли смысл включать их в рендеринг. В зависимости от текущего масштаба вы можете связать минимальное расстояние между точками, необходимое для преобразованной модели.
2
ответ дан 1 December 2019 в 01:10
поделиться
Когда я смотрел на преобразование кривой Безье в прямые отрезки, то в итоге я определил максимальное расстояние между кривой и прямой линией между двумя точками кривой. Начните с одной точки, являющейся одной конечной точкой, сдвиньте другой конец вдоль кривой, пока ее дальнейшее перемещение не превысит максимальное расстояние. Затем сделайте это снова, используя вторую (и так далее) точку, пока не пройдете всю кривую.
Вы должны иметь возможность генерировать несколько LOD, просто увеличивая допустимое расстояние между линейными сегментами и вашей полилинией.
4
ответ дан 1 December 2019 в 01:10
поделиться
Я фанат сортировки точек по углу, который сегменты образуют по обе стороны от точки, а затем удаления точек с наименьшим углом итеративно, пока вы не достигнете некоторого порога. O (n log (n)) Я думаю, по сравнению с методом RDP O (n ^ 2) и с меньшими константами для загрузки. :)
Угол можно даже масштабировать по длине сегмента (действительно, таким способом вычислить его проще), если вы хотите придать больший вес (желательность) более длинным сегментам.
Учитывая p0, p1, p2, вес p1 будет ((p0 - p1) dot (p2 - p1)), нормализуйте различия, если вы не хотите взвешивать по длине. (Сравните это с расстоянием до линии, это намного дешевле, и результаты могут быть идентичными.)
2
ответ дан 1 December 2019 в 01:10
поделиться
Другие вопросы по тегам: