Python 如何减少点集？

我在一条路线上有一个有序的点列表（lat，long）。我有一个有序的站点列表（lat，long）。假设我有1000分和20站。我想将1000点减少到100点左右，这取决于哪些点与路线更相关。例如，像引起转弯的点

我认为我能做到这一点的一种方法是聚集在站点周围，随机选择点。但在我看来，它仍然不起作用。我已经在用道格拉斯·佩克算法了。除了这些，还有什么想法吗？

您可以利用该算法简化多段线

给定一条初始复杂多段线，该算法将获得一条新的多段线，该多段线近似于原始多段线，并具有指定的误差容差

e

。定义新多段线的点是原始多段线的子集

该算法是增量的，从多段线的端点开始，在每次迭代时添加距离当前近似值最远的点。当所有剩余点位于当前近似值的垂直距离

e

内时，该算法收敛

该算法基于“分而治之”类型的方法，因此预期复杂度为

O（n*log（n））

（尽管最坏的情况是

O（n^2）

）

---

由于其“最差优先”行为，生成的多段线包括定义锐角的“重要”点，同时排除公差

e

范围内沿平截面的伪冗余点

这是我目前的解决方案之一，你有其他选择吗？@gizgok:RDP的

RDP

方法有什么问题？也许你可以在你的问题中列出它们。@gizgok:你不能只选择一个更大的公差？如果您在问题中包含一个示例多段线图像，则可以看到发生了什么，并可能提出更多建议…skimage中有一个实现：