freeform op• 資料種類:points → bspline_curve
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_bspline_curve(points, smooth=0.0, k=3, nest=None)(要直接呼叫實作,import bspline_surf; bspline_surf.fit_bspline_curve(points, smooth=0.0, k=3, nest=None);從台帳取用則 ops3d.get("fit_bspline_curve"))
對有序點列 (M,D) 擬合 B 雲形線曲線(splprep,參數化)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
シーム/エッジ/計測プローブ軌跡など「並び順が意味を持つ」点列を滑らかな
パラメトリック曲線 r(u), u∈[0,1] として復元する。z=f(x,y) と違い多価
(折り返し・ループ)な形も表せる。
Parameters
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points : array_like, shape (M, D)
順序付き頂点。D=3 が典型(3D 曲線)だが 2D 以上を許容。
smooth : float
平滑化係数 s。0.0 で全点通過(補間)、大きいほど滑らか。
k : int
次数(既定 3=三次)。点数が k+1 未満なら自動で下げる。
nest : int or None
節点数の上限(splprep へそのまま渡す)。None で自動。
Returns
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tck : tuple
`(t, c, k)`。eval_bspline_curve に渡す。
Raises
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ValueError
点数が 2 未満、次元不整合、非有限値、または重複/縮退で splprep が
曲線を返せない場合。
補足:
• 既定 `smooth=0.0 は補間(全点通過)。曲面側の既定(点数からの自動値)と違うので、ノイズ点列は明示的に smooth を与える。パラメータ u は splprep` の既定(弦長に比例して [0,1] に正規化)。
• 次数 k は `k >= m のとき m-1` に無言で下げる(2 点なら直線)。
• 連続する重複点があると `splprep が失敗し ValueError になる。前段で重複を除くか resample_uniform` で等間隔化する。
• 返す tck は `[t, c, k] の list(c は D 本の係数配列のリスト)。eval_bspline_curve` に渡す。閉曲線としては扱わない(端点は開いたまま)。
• 決定論的(乱数なし)。
• 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
bspline_curve 作為輸入)fuse_to_voxel · eval_bspline_curve
freeform)fit_bspline_surface · eval_bspline_surface · surface_residual · eval_bspline_curve
*Provenance: bspline_surf.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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