什么是最佳的方法来优化基于网格的点云如第一个图像到类似的第二个图像? 基于网格的线优化
Q
基于网格的线优化
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A
回答
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我会建议你使用一个所谓的Simplify
例程来做到这一点。我个人建议R-D-P line simplification algorithm。有许多实现可用作示例代码,或者在开源和封闭源应用程序中都有。你可以在维基百科的pseduocode上编写自己的代码。链接关闭的维基页面是this implementation in javascript,与example of its use。如果您使用任何计算几何库或GIS库,它几乎肯定包含在它们中。
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我试图用'右边壁'算法跟踪边缘进行编码。这个算法不仅会产生一对坐标,而且还会产生一个连接/闭合的循环,可以表示为一个字符串:“URUURUURUURRDDRDDDRDD”...在Up,Right,Down中......并且最终是Left,Up,..等
接下来的事情将是定位边缘点。在例如(U)RUURUURUUR_RDDRDDDDRD(D)之间画出的线距离最远的是什么像素/点?我的候选人在'_'附近; (U)RUURUURUUR(_),并检查所有中间坐标是否与该线成1/2像素;如果不是,继续细分该点离该线最远的地方。
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