fullseye

fit_spline_curve — 3D curve op

• データ種: points → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_spline_curve(points, smooth=0.0, k=3, n=None) (実装を直接呼ぶなら import curve3d; curve3d.fit_spline_curve(points, smooth=0.0, k=3, n=None)、台帳から引くなら ops3d.get("fit_spline_curve"))

使い方

順序付き 3D 点列を B スプラインで平滑し再サンプル。→ (M,3)。ノイズのある軌跡/エッジの平滑化。

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) で 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。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• bspline_freeform — py -3.11 examples_3d/bspline_freeform.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(curve)

curvature_torsion · frenet_frame · arc_length · resample_uniform

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Provenance: curve3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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