Algorithm 二维细节层次（LOD）算法

我一直在网上搜寻一种算法，它可以让你创建2D多边形的细节层次（LOD）表示，但我找不到任何合适的参考。也许我使用了错误的搜索词，但是所有的搜索结果都是针对3D LOD算法的，我想，这不能（？）真正应用于2D

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我相信在3D图形的冲击之前，很多人都会研究2D LOD算法。有什么线索或指示我可以在哪里获得更多信息吗？谢谢

除了显而易见的最愚蠢的算法，即从多边形中每隔N个顶点取一个顶点（将顶点数减少N个），这里还有一个受一些3D算法启发的想法

通常，在3D中，需要删除对整体体积贡献较小的面。为此，我们尝试简化模型的“最平坦”区域

现在在2D中，您可以将其转化为“简化它们之间具有最小角度的线段。第一个天真的实现可能是：

计算多边形线段Si和Si+1之间的所有角度

取给定阈值以下的所有角度（或取M个最小角度）

简化我们在2中确定的分段。（将[Pi，Pi+1]和[Pi+1，Pi+2]替换为[Pi，Pi+2]）

从1开始重复，直到我们充分缩小多边形

当然，这不是最优的，但它应该是质量和速度之间的一个很好的折衷。您可以采用两个线段的中点（Pi+1）和可能简化的线段（[Pi，Pi+2]）之间的最小距离，而不是角度

编辑：

如果我不需要太多性能，我会尝试另一种算法：

将原始多边形顶点视为Catmull Rom样条曲线的控制点

在所需的点数处细分此样条曲线

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最后，我在该链接上为您找到了一些源代码：，以及相关的算法：

搜索用于简化多段线，但可以扩展以支持多边形。这就是我所使用的。如果您需要，还可以使用拓扑稳定的扩展。

有趣的是，可能正在寻找形状简化、图像简化抽象甚至压缩？LOD的要求是什么？图像是否会缩小？是为了性能，还是为了节省内存或模拟深度？我正在考虑改善现有（遗留）图像的性能算法。本质上，我想要一个合理的多边形“收缩包装”近似值，其中保留了主要的外部特征，隐藏了内部细节。建议的关键字+1。感谢！+1让我知道这个很酷的算法。这可能行得通，但我必须在我的上下文中检查它。这是我正在做的一件事issed在问题中提到了这一点，但我不知道如何准确地用语言来解释，但请看我对上面主要问题的评论。谢谢你的建议。我认为我将能够使用你建议的算法和上面Juraj建议的算法的组合来实现类似于我想要的东西。+1.不幸的是，我不能请确认两个答案都正确，因此将这一个标记为正确，但Juraj建议的“道格拉斯-佩克算法”同样好。是的，我不知道拉姆-道格拉斯-佩克算法，但我喜欢它。好的一面是，例如，当你达到最大点数时，你可以轻松停止。