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轨迹数据压缩算法

TANKING / 2964人阅读

摘要：数据问题解压缩结果计算高主要运行结果列表容差计算通过的内容算法点列表第一个点最后一个点容差轨迹结果原始图压缩图

数据 
</>复制代码 
  1. P0,107.605,137.329
  2. P1,122.274,169.126
  3. P2,132.559,179.311
  4. P3,153.324,184.276
  5. P4,171.884,174.654
  6. P5,186.408,168.634
  7. P6,196.566,145.204
  8. P7,200.549,127.877
  9. P8,211.391,118.179
  10. P9,216.318,116.547
  11. P10,225.197,122.796
  12. P11,231.064,135.459
  13. P12,240.835,143.398
  14. P13,254.630,144.933
  15. P14,265.055,158.761
  16. P15,271.004,159.660
  17. P16,274.474,173.979
问题


解 
</>复制代码 
  1. import math
  2. # 压缩结果
  3. Compressed = list()
  4. class Point(object):
  5.     def __init__(self, id, x, y):
  6.         self.id = id
  7.         self.x = x
  8.         self.y = y
  9. def read_m(path):
  10.     m = []
  11.     with open(path, "r") as f:
  12.         for i in f.readlines():
  13.             aa = i.replace("
  14. ", "").split(",")
  15.             p = Point(aa[0], eval(aa[1]), eval(aa[2]))
  16.             m.append(p)
  17.     return m
  18. def calc_height(point1, point2, point):
  19.     """
  20.     计算高
  21.     :param point1: Point
  22.     :param point2: Point
  23.     :param point: Point
  24.     :return:
  25.     """
  26.     area = abs(0.5 * (point1.x * point2.y + point2.x *
  27.                       point.y + point.x * point1.y - point2.x * point1.y - point.x *
  28.                       point2.y - point1.x * point.y))
  29.     bottom = math.sqrt(
  30.         math.pow(point1.x - point2.x, 2) + math.pow(point1.y - point2.y, 2)
  31.     )
  32.     height = area / bottom * 2
  33.     return height
  34. def DPmain(pointList, tolerance):
  35.     """
  36.     主要运行结果
  37.     :param pointList: Point 列表
  38.     :param tolerance: 容差
  39.     :return:
  40.     """
  41.     if pointList == None or pointList.__len__() < 3:
  42.         return pointList
  43.     firspoint = 0
  44.     lastPoint = len(pointList) - 1
  45.     Compressed.append(pointList[firspoint])
  46.     Compressed.append(pointList[lastPoint])
  47.     while (pointList[firspoint] == pointList[lastPoint]):
  48.         lastPoint -= 1
  49.     DouglasPeucker(pointList, firspoint, lastPoint, tolerance)
  50. def DouglasPeucker(pointList, firsPoint, lastPoint, tolerance):
  51.     """
  52.     计算通过的内容
  53.     DP算法
  54.     :param pointList: 点列表
  55.     :param firsPoint: 第一个点
  56.     :param lastPoint: 最后一个点
  57.     :param tolerance: 容差
  58.     :return:
  59.     """
  60.     maxDistance = 0.0
  61.     indexFarthest = 0
  62.     for i in range(firsPoint, lastPoint):
  63.         distance = calc_height(pointList[firsPoint], pointList[lastPoint], pointList[i])
  64.         if (distance > maxDistance):
  65.             maxDistance = distance
  66.             indexFarthest = i
  67.     if maxDistance > tolerance and indexFarthest != 0:
  68.         Compressed.append(pointList[indexFarthest])
  69.         DouglasPeucker(pointList, firsPoint, indexFarthest, tolerance)
  70.         DouglasPeucker(pointList, indexFarthest, lastPoint, tolerance)
  71. if __name__ == "__main__":
  72.     a = read_m("轨迹.txt")
  73.     print(a.__len__())
  74.     # for item in a:
  75.     #     print(item.id, item.x, item.y)
  76.     DPmain(a, 8)
  77.     for i in Compressed:
  78.         print("{},{},{}".format(i.id, i.x, i.y))
结果 
</>复制代码 
  1. P0,107.605,137.329
  2. P16,274.474,173.979
  3. P9,216.318,116.547
  4. P3,153.324,184.276
  5. P1,122.274,169.126
  6. P5,186.408,168.634
  7. P7,200.549,127.877

原始图

压缩图

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