curve op• 데이터 종류: points → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_spline_curve(points, smooth=0.0, k=3, n=None)(구현을 직접 호출하려면 import curve3d; curve3d.fit_spline_curve(points, smooth=0.0, k=3, n=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fit_spline_curve"))
순서 있는 3D 점열을 B 스플라인으로 매끄럽게 하고 재표본화. → (M,3). 잡음 있는 궤적/에지의 평활화에.
scipy.interpolate.splprep/splev. smooth=0은 보간, >0이면 평활화. n=출력 점 수(기본값=입력 수).
splprep([x, y, z], s=smooth, k=k)로 파라메트릭 B 스플라인(파라미터 u∈[0,1], scipy 기본값의 현 길이 파라미터화)을 맞추고, u = linspace(0, 1, n)에서 splev로 평가한(n,3) float64를 반환한다. u가 등간격이므로 출력 점은 호 길이로 엄밀히 등간격이 아니다(호 길이 등간격이필요하면 결과를 resample_uniform에 통과시킨다).
• smooth: scipy의 평활화 조건 s. 잔차 제곱합이 s 이하가 되는 최소 절점으로 맞춘다. 0이면 모든 점을 지나는 보간, 클수록 매끄럽다(단위는 좌표의 제곱).
• k: 스플라인 차수(기본값 3). 점 수 N이 k 이하이면 ValueError.
• n: 출력 점 수. None이면 입력 점 수.
• 입력은 index 순으로 나열된 (N,3)을 전제로 하며, 형상 검증은 점 수 외에는 없다.
잡음이 있는 에지 점열이나 궤적을 평활화한 뒤 curvature_torsion / frenet_frame에넘기는 전단으로 쓴다. tck를 들고 다니려면 fit_bspline_curve / eval_bspline_curve.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py
points 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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