将基于网格的点云（如第一张图像）优化为类似于第二张图像的最佳方法是什么？
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我会尝试用“右手在墙上”算法跟踪边缘来编码。该算法不仅会产生坐标对，而且会产生一个连接/闭环，它可以表示为一个字符串：“URUURUURUURRDDRDDDRDD”......如上，右，下，......最后是左，上，...... 。 ETC。
接下来是定位边缘点。例如，在所有 Ups 和 Downs 之间以及每个 Left 和 Right 之间必须有某个边缘点：哪个像素/点距离 (U)RUURUURUUR_RDDRDDDDRD(D) 之间绘制的线最远？我的候选人在“_”附近；
选择类似的技术，现在可以在 (U)RUURUURUUR(_) 之间画一条假想线，并检查所有中间坐标是否在距离该线 1/2 像素的范围内；如果不是，请继续细分离线最远的点。
于 2013-03-05T09:59:43.023 回答
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我建议您使用所谓的Simplify例程来执行此操作。就个人而言，我会推荐RDP 线简化算法。有许多实现作为示例代码或在开源和闭源应用程序中可用。您也许可以仅从维基百科上的伪代码编写自己的代码。与 wiki 页面链接的是javascript 中的这个实现，以及它的使用示例。如果您正在使用任何计算几何库或 GIS 库，几乎可以肯定它包含在其中。
于 2013-03-05T04:46:32.143 回答