Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Wie können Daten mit einer kubischen Bézier-Kurve mit mehreren Segmenten unter Berücksichtigung von Abstands- und Krümmungsbeschränkungen angenähert werden?

Wie können Daten mit einer kubischen Bézier-Kurve mit mehreren Segmenten unter Berücksichtigung von Abstands- und Krümmungsbeschränkungen angenähert werden?

Patricia Arquette
Freigeben: 2024-10-21 08:27:29
Original
1004 Leute haben es durchsucht

How to Approximate Data with a Multi-Segment Cubic Bézier Curve Considering Distance and Curvature Constraints?

Approximieren von Daten mit einer kubischen Bézier-Kurve mit mehreren Segmenten: Einbeziehung von Abstands- und Krümmungsbeschränkungen

Problem:
Der Autor sucht nach einem Algorithmus zur Approximation gegebener Geodaten unter Verwendung einer mehrsegmentigen kubischen Bézier-Kurve mit zwei Einschränkungen:

  1. Die Bézier-Kurve darf nicht um mehr als einen angegebenen Abstand von den Datenpunkten abweichen.
  2. Die Bézier-Kurve muss eine Krümmung innerhalb einer festgelegten Toleranz aufweisen.

Lösung:

Der Autor hat eine Lösung gefunden, die die Umwandlung eines B beinhaltet -Spline, der die Daten im Sinne der kleinsten Quadrate an eine Bézier-Kurve mit mehreren Segmenten annähert, unter Verwendung der FITPACK-Bibliothek und der Python-Bindung von scipy. Die B-Spline-Darstellung bietet Vorteile bei der Glättekontrolle und bietet eine Möglichkeit, die gewünschte Glätte der Näherung anzugeben.

Algorithmus (vereinfacht):

  1. Verwenden Generieren Sie mit der FITPACK-Bibliothek einen B-Spline, der den gegebenen Geodaten im Sinne der kleinsten Quadrate sehr nahe kommt.
  2. Konvertieren Sie den generierten B-Spline mithilfe der bereitgestellten Funktion b_spline_to_bezier_series in eine kubische Bézier-Kurve mit mehreren Segmenten.
  3. Passen Sie die Glättungsparameter s in splprep an, um eine gute Anpassung zu finden, die sowohl Abstands- als auch Krümmungsbeschränkungen erfüllt.

Implementierung:

<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate

# Read data into lists x and y
tck, u = interpolate.splprep([x, y], s=3)  # Generate B-Spline with smoothness parameter s=3

# Convert B-Spline to Bézier curve
bezier_curves = b_spline_to_bezier_series(tck)

# Evaluate and plot the Bézier curve
unew = np.arange(0, 1.01, 0.01)
out = interpolate.splev(unew, tck)
plt.figure()
plt.plot(x, y, out[0], out[1])
plt.show()</code>
Nach dem Login kopieren

Durch Anpassen der Glätteparameter s kann der Benutzer eine Kurve finden, die die gewünschten Abstands- und Krümmungsbeschränkungen erfüllt. Die bereitgestellte Funktion b_spline_to_bezier_series wandelt den B-Spline zur weiteren Analyse oder Manipulation zurück in eine kubische Bézier-Kurve mit mehreren Segmenten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Daten mit einer kubischen Bézier-Kurve mit mehreren Segmenten unter Berücksichtigung von Abstands- und Krümmungsbeschränkungen angenähert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage