ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル 距離と曲率によって制約された複数セグメントの 3 次ベジェ曲線でデータを近似するにはどうすればよいですか?

距離と曲率によって制約された複数セグメントの 3 次ベジェ曲線でデータを近似するにはどうすればよいですか?

Oct 21, 2024 am 08:30 AM

How to Approximate Data with a Multi-Segment Cubic Bezier Curve Constrained by Distance and Curvature?

距離と曲率制約を使用したマルチセグメント 3 次ベジェ曲線によるデータの近似

問題ステートメント:

目標は、次の 2 つの制約の下で、複数セグメントの 3 次ベジェ曲線を使用して、指定された地理データ ポイントを近似することです。

  1. 曲線とデータ ポイント間の最大距離は、指定された許容値を超えることはできません。
  2. 曲線の曲率は特定の鋭さを超えてはなりません。

解決策:

2 段階の解決策が提案されています。

  1. B-スプライン近似を作成します:

    • FITPACK ライブラリ (scipy Python バインディングを通じてアクセス) を使用して、B-最小二乗法がデータ ポイントに適合するスプライン。
    • B スプラインを使用すると、滑らかさを指定でき、曲率制約を満たす方法が提供されます。
  2. B スプラインをベジェ曲線に変換:

    • 解決策のテキストで提供されているような関数を使用して、B スプラインを複数セグメントのベジェ曲線に変換します。
    • 変換されたベジェ曲線は、B スプラインの滑らかさと曲率のプロパティを継承します。

コード例:

ここにありますアプローチを示す Python スニペット:

<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate

# Assume the data points are stored in lists x and y.

# Create B-spline approximation
tck, u = interpolate.splprep([x, y], s=3)  # Adjust s parameter for smoothness

# Generate new parameter values for plotting
unew = np.arange(0, 1.01, 0.01)

# Evaluate B-spline at new parameter values
out = interpolate.splev(unew, tck)

# Convert B-spline to Bezier curve
bezier_points = b_spline_to_bezier_series(tck)

# Plot the data points, B-spline, and Bezier curve
plt.figure()
plt.plot(x, y, out[0], out[1], *bezier_points)  # Replace * with individual Bezier curves
plt.show()</code>
ログイン後にコピー

注:

このソリューションでは、精度よりも滑らかさを優先します。より厳密な近似の場合、距離の制約が確実に満たされるように、ある程度の滑らかさをトレードオフする必要がある場合があります。

以上が距離と曲率によって制約された複数セグメントの 3 次ベジェ曲線でデータを近似するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

Python:ゲーム、GUIなど Python:ゲーム、GUIなど Apr 13, 2025 am 12:14 AM

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Apr 14, 2025 am 12:02 AM

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

See all articles