typed op• 資料種類:points → points
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_fit_spline_curve", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ tb_fit_spline_curve: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ tb_fit_spline_curve: 處理階段 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tb_fit_spline_curve: 其他輸入影像 (文件網站)
以 B 樣條對有序 3D 點列進行平滑並重新取樣。→ (M,3)。用於平滑含雜訊的軌跡/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 是等間隔,輸出點在弧長上並不嚴格等間隔(需要弧長等間隔時把結果通過 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 在 k 以下時 ValueError。
• n: 輸出點數。None 時為輸入點數。
• 輸入以按 index 順序排列的 (N,3) 為前提,除點數外沒有形狀驗證。
用作把有雜訊的邊緣點列或軌跡平滑後再傳給 curvature_torsion / frenet_frame 的前級。想要傳遞 tck 時用 fit_bspline_curve / eval_bspline_curve。
橋接到 2-D 演化登錄表的 3d op fit_spline_curve。實作相同,只有呼叫慣例改為 op(v, a, b)。a 調整 k(預設 3)。b 未使用。
• 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。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
img_to_points 0.50 0.50 tb_fit_spline_curve 0.50 0.50
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 fit_spline_curve。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py
points 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.