fit_bspline_surface — 3D freeform op

데이터 종류: image2d × image2d × image2dbspline_surface

호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_bspline_surface(x, y, z, kx=3, ky=3, smooth=None)(구현을 직접 호출하려면 import bspline_surf; bspline_surf.fit_bspline_surface(x, y, z, kx=3, ky=3, smooth=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fit_bspline_surface"))

사용법

산포 (x, y, z) 에 이중 3 차(기본) B 스플라인 곡면을 최소제곱 적합(bisplrep).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Parameters

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x, y, z : array_like

同数の散布サンプル座標と高さ。任意形状で与えてよく内部で 1 次元化する。

kx, ky : int

x/y 方向の B スプライン次数(1=線形, 3=三次)。点数が (kx+1)*(ky+1) に

満たない場合は自動で下げる(縮退回避)。

smooth : float or None

平滑化係数 s。None は点数ベースの自動値(`_auto_surface_smooth`)。

0.0 で全点通過(補間寄り=過適合しやすい)、大きいほど滑らか。

Returns

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tck : list

`[tx, ty, c, kx, ky]`。eval_bspline_surface / surface_residual に渡す。

Raises

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ValueError

点数が線形曲面にすら足りない(m<4)、x/y/z の長さ不一致、非有限値、

あるいは共線・重複による FITPACK 縮退で近似が得られない場合。

補足(実装の裏取り):

• 座標系は自由: x, y は任意の平面座標(row/col でも実寸でも可)、z は高さ。3 配列は `ravel` で 1 次元化するので格子入力でも散布入力でも同じに扱う。

• 次数の自動降格は `(kx+1)*(ky+1) > m の間、大きい方(同点なら kx)を 1 ずつ下げ、両方 1 になったら止まる。降格は例外でなく無言で行われるので、実際の次数は返り値 tck[3], tck[4]` で確認できる。

• `smooth=None の自動値は max(0, m - sqrt(2m))(FITPACK の推奨)。z のノイズ分散が 1 相当という前提の式なので、z の単位が小さく残差二乗和が小さいデータでは過平滑になりやすい。その場合は明示的に小さい smooth` を渡す。

• FITPACK の警告(反復打ち切り等)は握り潰して tck を返す。例外はすべて `ValueError に翻訳し、係数が空のときも ValueError`。

• 決定論的(乱数なし)。

• 後段は `eval_bspline_surface(評価)と surface_residual(逸脱量)。大域的な低次のうねりだけで良ければ fit_poly_surface / eval_poly_surface` があるが、tck と多項式 dict は互換でない。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

bspline_freeformpy -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py

타입이 이어지는 다음 연산자(bspline_surface 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · eval_bspline_surface · surface_residual

같은 카테고리(freeform)

eval_bspline_surface · surface_residual · fit_bspline_curve · eval_bspline_curve


*Provenance: bspline_surf.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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