多边形的压缩表示答案

【问题标题】：Compressed representation of polygons多边形的压缩表示
【发布时间】：2017-07-05 11:37:41
【问题描述】：

我有很多（数百万）来自 openstreetmap-data 的多边形，其中大部分（超过 99%）恰好是四个坐标代表房屋。

示例

我目前将每个房子的四个坐标显式保存为浮点元组（纬度和经度），因此占用 32 个字节的内存。

有没有办法以压缩的方式（少于 32 字节）存储这些信息，因为四个坐标在最后一位小数上差别很小？

【问题讨论】：

我想也许你想要一个 implicit 网格结构；存储数据，就好像它们被组织在一些任意缩放的网格中一样，具有足够小的单元格，您可以以合理的分辨率存储坐标，然后可能是全局缩放参数。
这是一个单一的地图——元素以随机顺序出现，不以任何方式排序。最好的解决方案是只考虑存储在多边形上的数据。

【解决方案1】：

如果您的地图块不是太大，您可以存储相对于某个基点的相对坐标（例如，左下角）。获取这些差异，按地图大小对其进行规范，如下所示：

   uint16_diff  = (uint16) 65535 * (lat - latbottom) / (lattop - latbottom)

这种方法允许存储 16 位整数值。

对于矩形（您可以将它们存储在单独的列表中），有一种方法可以存储 5 个 16 位值而不是 8 个值 - 左上角坐标、宽度、高度和旋转角度（可能还有其他集合数据，例如，包括第二个角）

结合这两种方法，可能会导致数据大小损失高达 3.2 倍

【讨论】：

【解决方案2】：

正如@MBo 所说，您可以存储每个房子的一个角，并相对于第一个角压缩其他三个角。

此外，如果建筑物非常相似，您可以设置建筑物的“字典”。对于每个建筑物，您将其索引和一些特征存储在字典中，例如它的第一个角坐标和旋转。

【讨论】：

【解决方案3】：

您没有提供有关您想要保留的分辨率的信息。

假设 1 m 精度就足够了，24 位可以覆盖 16000 km。那么 8 位也应该足以表示尺寸信息（最多 256 m）。

这将使每个房子 8 个字节。

更激进的压缩，例如使用霍夫曼编码可能无法在位置上工作（相对均匀分布）；尺寸稍微好一点，但好处是微乎其微的。

【讨论】：