curve op• 資料種類:points → points
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_spline_curve(points, smooth=0.0, k=3, n=None)(要直接呼叫實作,import curve3d; curve3d.fit_spline_curve(points, smooth=0.0, k=3, n=None);從台帳取用則 ops3d.get("fit_spline_curve"))
用 B 雲形線平滑並重取樣有序 3D 點列。→ (M,3)。用於平滑帶雜訊的軌跡/邊緣。
scipy.interpolate.splprep/splev。smooth=0 為內插,>0 為平滑。n=輸出點數(預設=輸入數)。
用 splprep([x, y, z], s=smooth, k=k) 擬合參數化 B 樣條(參數 u∈[0,1], scipy 預設的弦長參數化),在 u = linspace(0, 1, n) 處用 splev 求值, 回傳 (n,3) float64。由於 u 等間隔,輸出點在弧長上並不嚴格等間隔(需要弧長等間隔時將結果傳給 resample_uniform)。
• smooth:scipy 的平滑條件 s。以使殘差平方和不超過 s 的最少節點進行擬合。0 為通過全部點的內插,越大越平滑(單位為座標的平方)。
• k:樣條次數(預設 3)。點數 N 不超過 k 時 ValueError。
• n:輸出點數。None 時為輸入點數。
• 輸入假定為依 index 順序排列的 (N,3),除點數外沒有形狀檢驗。
用作將含雜訊的邊緣點列或軌跡平滑後再傳給 curvature_torsion / frenet_frame 的前級。需要持有 tck 時用 fit_bspline_curve / eval_bspline_curve。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py
points 作為輸入)points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d
curve)curvature_torsion · frenet_frame · arc_length · resample_uniform
*Provenance: curve3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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