fit_spline_curve — 3D curve op

데이터 종류: pointspoints

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"))

사용법

순서 있는 3D 점열을 B 스플라인으로 매끄럽게 하고 재표본화. → (M,3). 잡음 있는 궤적/에지의 평활화에.

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

scipy.interpolate.splprep/splev。smooth=0 は補間、>0 で平滑。n=出力点数(既定=入力数)。

`splprep([x, y, z], s=smooth, k=k)` でパラメトリック B スプライン(パラメータ u∈[0,1]、

scipy 既定の弦長パラメータ化)を当て、`u = linspace(0, 1, n)splev` 評価した

(n,3) float64 を返す。u 等間隔なので出力点は弧長で厳密に等間隔ではない(弧長等間隔が

要るなら結果を `resample_uniform` に通す)。

• `smooth`: scipy の平滑化条件 s。残差二乗和が s 以下になる最少ノットで当てる。

0 なら全点を通る補間、大きいほど滑らか(単位は座標の二乗)。

• `k: スプライン次数(既定 3)。点数 N が k 以下だと ValueError`。

• `n`: 出力点数。None で入力点数。

• 入力は index 順に並んだ (N,3) を前提とし、形状検証は点数以外に無い。

ノイズのあるエッジ点列や軌跡を平滑してから `curvature_torsion / frenet_frame` に

渡す前段として使う。tck を持ち回りたい場合は `fit_bspline_curve / eval_bspline_curve`。

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(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

같은 카테고리(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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