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  • 遇到个数值 分析中的问题,给定一些离散点,求插值出的点,比如, 我传入30个给定点的坐标,然后我要100个插值点,并要求得这100个插值点处 的一阶导数,求C/C++代码,最好是QT平台的
  • 三次均匀B样条插值计算 matlab

    热门讨论 2011-06-16 21:30:34
    三次均匀B样条插值计算 三次均匀B样条插值计算 三次均匀B样条插值计算 三次均匀B样条插值计算
  • (yuanjian)三次B样条插值(pudn)(yuanjian)三次B样条插值(pudn)
  • 该文档讲述了B样条插值在图像处理中的应用,内容翔实,可供参考。
  • 三次B样条插值

    2011-11-25 19:34:53
    提出了三次B样条插值曲面及其实现的新方法,扩展了三次B样条插值的应用范围
  • 三次B样条插值研究

    2021-03-17 23:11:18
    目录概述三次b样条插值python实现 概述 三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)简称Spline插值,是通过一系列形值点的一条光滑曲线,数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程。B样条的定义就不赘述了:...

    概述

    三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)简称Spline插值,是通过一系列形值点的一条光滑曲线,数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程。B样条的定义就不赘述了:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586

    三次b样条插值python实现

    import numpy as np
    from numpy.lib.function_base import average
    from scipy import interpolate
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    x = [1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23]
    y = [6.15,6.65,5.83,11.5,13.61,10.29,9.98,10.28,10.16,8.1,6.9,9.62]
    
    
    tck,u = interpolate.splprep([x,y],k=3,s=0)
    num = 1000
    u=np.linspace(0,1,num,endpoint=False)
    out = interpolate.splev(u,tck)
    
    plt.plot(x, y, 'ro', out[0], out[1], 'b')
    plt.legend(['Points', 'Interpolated B-spline', 'True'],loc='best')
    
    plt.show()
    

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  • B样条插值的matlab程序

    热门讨论 2009-03-19 19:05:15
    B样条插值的现成matlab程序,3次均匀B样条插值函数
  • cuda 三次B样条插值

    2009-12-04 13:22:40
    很好的cuda B样条插值程序,附有代码
  • B-spline_B样条插值程序

    2011-04-09 10:48:46
    很多人都想要的B样条插值程序,VC++界面写的,一看就会。。
  • 三次B样条插值可用于机器人轨迹规划中速度、加速度、加加速度的实现
  • 好多有关B样条插值的博客写的只是部分内容,一上来就是基函数,没有写整个pipeline,一开始看的我是一脸懵逼,我大概梳理一下开发过程,细节不讲,注意这个博客只针对开发需求做B样条插值,是插值! 1. 开发需求: ...

    好多有关B样条插值的博客写的只是部分内容,一上来就是基函数,没有写整个pipeline,一开始看的我是一脸懵逼,我大概梳理一下开发过程,细节不讲,注意这个博客只针对开发需求做B样条插值,是插值!

    1. 开发需求:

    基于PCL的数据结构对无序点云自动排序;

    基于PCL进行3维线条形点云插值,要求穿过每个线条形点云的三维点;

    2. B样条插值种类:

    2.1 分段贝塞尔曲线:B样条和NURBS的基础;

    2.2 均匀B样条;

    2.3 准均匀B样条:首尾节点阶数+1的样条;

    2.4 非均匀有理B样条曲线(NURBS):高阶玩家发明的B样条,我也不会;

    建议看下大神的博客,见参考文献1

    3. pipeline:

    3.1 计算控制点[P0,..,Pn],见参考文献2

    3.1.1 求[u0,...,un]

    3.1.2 求N矩阵

    通过基函数和边界求导(矩阵欠定义了,根据三点估算导数/bessel tangent)把N矩阵填好

    3.1.3 求F矩阵

    源点云和边界求导填入F矩阵

    3.1.4 求控制点

    最后把控制点求出来

    3.2 求插值点

    有了控制点Pi和节点列表ui,自己要有一个插值点列表(我的插值点是3.1.1求的Un除以某个用户输入的点数要求,即准均匀B样条插值),首先判断插值点列表的插值点在节点列表的哪个位置,然后带到

    求解C(k)

    参考文献

    Fun with geometry: http://www.whudj.cn/?p=450

    Fun with geometry:  http://www.whudj.cn/?p=623

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  • 12. Scipy Tutorial-一元样条插值前边使用过线性插值linear、最邻近插值nearest以及三次插值cubic,这些插值凸点点多,不够光滑,本章研究样条插值spline,实现尽量让插值函数的曲线显得更光滑(收敛性)一些。样条插值...

    12. Scipy Tutorial-一元样条插值

    前边使用过线性插值linear、最邻近插值nearest以及三次插值cubic,这些插值凸点点多,不够光滑,本章研究样条插值spline,实现尽量让插值函数的曲线显得更光滑(收敛性)一些。样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式。由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插值误差,这样就避免了使用高阶多项式所出现的龙格现象,所以样条插值得到了流行。

    scipy.interpolate包里提供了两个函数splev和splrep共同完成(B-样条:贝兹曲线(又称贝塞尔曲线))插值,和之前一元插值一步就能完成不同,样条插值需要两步完成,第一步先用splrep计算出b样条曲线的参数tck,第二步在第一步的基础上用splev计算出各取样点的插值结果。

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy.interpolate import splev, splrep

    def f(x):

    return x ** 2 + 10 * np.sin(x) + 1

    x = np.linspace(0, 10, 20)

    y = f(x)

    plt.plot(x, y, '*-')

    plt.show()

    x2 = np.linspace(0, 10, 200)

    spl = splrep(x, y, s = 0)

    y2 = splev(x2, spl)

    plt.plot(x, y, 'o', x2, y2)

    plt.show()

    展开全文
  • 三次B样条插值 Deboor算法

    热门讨论 2012-11-30 15:54:56
    VC++实现的三次B样条插值类,采用Deboor算法,下过很多代码都不是我想要的,花了不少时间实现的。插值点过输入的点,可以修改插值间隔,可以任意等间隔重采样,可以计算切线和法线。此外提供两条优化思路:计算插值...
  • 利用信号处理方式实现快速B样条插值的经典论文
  • F为已知函数,n为从F曲面中取点数目。再用三次B样条插值对这些点进行拟合,拟合结果和实际函数曲面进行比较。
  • NURBS-Python (geomdl)是一个跨平台(纯Python)、面向对象的b样条和NURBS库。它与Python版本2.7兼容。它支持有理、无理曲线、曲面、 ...使用geomdl可以方便快速的实现B样条插值/近似拟合: 官方demo代码: from geomdl i

    NURBS-Python (geomdl)是一个跨平台(纯Python)、面向对象的b样条和NURBS库。它与Python版本2.7兼容。它支持有理、无理曲线、曲面、
    体。NURBS-Python (geomdl)提供了易于使用的数据结构,用于存储几何描述以及基本和高级的评估算法。

    官方手册:
    https://nurbs-python.readthedocs.io/en/5.x/fitting.html

    使用geomdl可以方便快速的实现B样条插值/近似拟合:
    官方demo代码:

    from geomdl import fitting
    from geomdl.visualization import VisMPL as vis
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # The NURBS Book Ex9.1
    points = ((0, 0), (3, 4), (5, 8), (2, 5), (6, 6))
    degree = 3  # cubic curve
    
    # Do global curve approximation
    curve = fitting.approximate_curve(points, degree)
    
    # Plot the interpolated curve
    curve.delta = 0.01
    curve.vis = vis.VisCurve2D()
    curve.render()
    
    # Prepare points
    evalpts = np.array(curve.evalpts)
    pts = np.array(points)
    
    # Plot points together on the same graph
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=96)
    plt.plot(evalpts[:, 0], evalpts[:, 1])
    plt.scatter(pts[:, 0], pts[:, 1], color="red")
    plt.show()
    

    运行结果:
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  • 与之前写的B样条插值差不多 马玉华 2019.11.7 """ import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,1,10) # 0-1均匀取10个数 y = np.sin(2*np.pi*x...
  • 部分cuda的三维cubic B样条插值代码如下: #ifndef _CUDA_CUBIC3D_H_ #define _CUDA_CUBIC3D_H_ #include "bSplineKernel.cu" //! Tricubic interpolated texture lookup, using unnormalized coordinates. //! ...
  • 本程序自己学习用!
  • 双三次B样条插值

    千次阅读 2018-06-27 12:06:00
    相对于薄板样条(TPS)的全局形变,B样条(B-spline)对局部形变有很好的支持,因此应用于图像配准领域会得到更好的效果。 插值算法可以理解为对于控制点的加权 : ...
  • 三次B样条插值和误差分析

    万次阅读 2018-07-27 20:10:46
    前言:之前写写过一篇B样条曲线,这篇是原文的深度扩展,是针对B样条曲线的一种特殊情况,三次B样条,讨论了其插值和误差分析,添加了一些个人总结。 思路:根据已知的型值点(就是给出的已知的数据点),采用均匀...
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b样条插值