Алгоритм упрощения пути Рамера-Дугласа-Пекера

Я реализовал алгоритм упрощения пути после прочтения статьи здесь:

http://losingfight.com / blog / 2011/05/30 / how-to-implementation-a-vector-brush /

У меня это неплохо сработало для создания оптимизированной геометрии уровней для моей игры. Но я использую его сейчас, чтобы очистить * пути поиска пути, и у него есть странный крайний случай, который с треском проваливается.

Вот скриншот его работы - оптимизация пути от красного круга к синему кругу. Слабая зеленая линия - это результат a *, а более светлая белая линия - это оптимизированный путь.

enter image description here

А вот скриншот, на котором он терпит неудачу:

enter image description here

Вот мой код. Я адаптировал код ObjC из статьи для c ++

. Примечание: vec2fvec - это std :: vector > , а 'real' - это просто typedef ' d float.

       void rdpSimplify( const vec2fvec &in, vec2fvec &out, real threshold )
{
    if ( in.size() <= 2 )
    {
        out = in;
        return;
    }

    //
    //  Find the vertex farthest from the line defined by the start and and of the path
    //

    real maxDist = 0;
    size_t maxDistIndex = 0;      
    LineSegment line( in.front(), in.back() );

    for ( vec2fvec::const_iterator it(in.begin()),end(in.end()); it != end; ++it )
    {
        real dist = line.distance( *it );
        if ( dist > maxDist )
        {
            maxDist = dist;
            maxDistIndex = it - in.begin();
        }
    }

    //
    //  If the farhtest vertex is greater than our threshold, we need to
    //  partition and optimize left and right separately
    //

    if ( maxDist > threshold )
    {
        //
        //  Partition 'in' into left and right subvectors, and optimize them
        //

        vec2fvec left( maxDistIndex+1 ),
                 right( in.size() - maxDistIndex ),
                 leftSimplified,
                 rightSimplified;

        std::copy( in.begin(), in.begin() + maxDistIndex + 1, left.begin() );
        std::copy( in.begin() + maxDistIndex, in.end(), right.begin() );

        rdpSimplify(left, leftSimplified, threshold );
        rdpSimplify(right, rightSimplified, threshold );

        //
        //  Stitch optimized left and right into 'out'
        //

        out.resize( leftSimplified.size() + rightSimplified.size() - 1 );
        std::copy( leftSimplified.begin(), leftSimplified.end(), out.begin());
        std::copy( rightSimplified.begin() + 1, rightSimplified.end(), out.begin() + leftSimplified.size() );
    }
    else
    {
        out.push_back( line.a );
        out.push_back( line.b );
    }
}

Я действительно не понимаю, что идет не так. Мое паучье чутье говорит, что это в вызовах std :: copy ... В некоторых случаях я должен копировать мусор.

EDIT: Я переписал алгоритм, отказавшись от использования итераторов, std :: copy и т.п. Он по-прежнему не работает точно так же.

       void rdpSimplify( const vec2fvec &in, vec2fvec &out, real threshold )
{
    if ( in.size() <= 2 )
    {
        out = in;
        return;
    }

    //
    //  Find the vertex farthest from the line defined by the start and and of the path
    //

    real maxDist = 0;
    size_t maxDistIndex = 0;      
    LineSegment line( in.front(), in.back() );

    for ( size_t i = 0, N = in.size(); i < N; i++ )
    {
        real dist = line.distance( in[i] );
        if ( dist > maxDist )
        {
            maxDist = dist;
            maxDistIndex = i;
        }
    }


    //
    //  If the farthest vertex is greater than our threshold, we need to
    //  partition and optimize left and right separately
    //

    if ( maxDist > threshold )
    {
        //
        //  Partition 'in' into left and right subvectors, and optimize them
        //


        vec2fvec left, right, leftSimplified, rightSimplified;
        for ( size_t i = 0; i < maxDistIndex + 1; i++ ) left.push_back( in[i] );
        for ( size_t i = maxDistIndex; i < in.size(); i++ ) right.push_back( in[i] );


        rdpSimplify(left, leftSimplified, threshold );
        rdpSimplify(right, rightSimplified, threshold );

        //
        //  Stitch optimized left and right into 'out'
        //

        out.clear();
        for ( size_t i = 0, N = leftSimplified.size(); i < N; i++ ) out.push_back(leftSimplified[i]);
        for ( size_t i = 1, N = rightSimplified.size(); i < N; i++ ) out.push_back( rightSimplified[i] );
    }
    else
    {
        out.push_back( line.a );
        out.push_back( line.b );
    }
}

9
задан Peter Alexander 26 June 2011 в 10:54
поделиться