typed op• 数据种类:points → points
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_fit_spline_curve", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ tb_fit_spline_curve: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):
▸ tb_fit_spline_curve: 处理阶段 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ tb_fit_spline_curve: 其他输入图像 (文档网站)
用 B 样条对有序 3D 点列进行平滑并重新采样。→ (M,3)。用于平滑带噪声的轨迹/边缘。
scipy.interpolate.splprep/splev。smooth=0 为插值,>0 为平滑。n=输出点数(默认=输入数)。
用 splprep([x, y, z], s=smooth, k=k) 拟合参数化 B 样条(参数 u∈[0,1], scipy 默认的弦长参数化),在 u = linspace(0, 1, n) 处用 splev 求值,返回(n,3) float64。由于 u 是等间隔,输出点在弧长上并不严格等间隔(需要弧长等间隔时把结果通过 resample_uniform)。
• smooth: scipy 的平滑条件 s。以使残差平方和不超过 s 的最少节点拟合。0 为通过全部点的插值,越大越平滑(单位为坐标的平方)。
• k: 样条次数(默认 3)。点数 N 在 k 以下时 ValueError。
• n: 输出点数。None 时为输入点数。
• 输入以按 index 顺序排列的 (N,3) 为前提,除点数外没有形状验证。
用作把有噪声的边缘点列或轨迹平滑后再传给 curvature_torsion / frenet_frame 的前级。想要传递 tck 时用 fit_bspline_curve / eval_bspline_curve。
桥接到 2-D 进化注册表的 3d op fit_spline_curve。实现相同,只有调用约定改为 op(v, a, b)。a 调节 k(默认 3)。b 未使用。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_fit_spline_curve 0.50 0.50
下面的示例调用的是底层账本算子 fit_spline_curve。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py
points 作为输入)identity · tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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