C# | Chaikin算法 —— 计算折线对应的平滑曲线坐标点

在这里插入图片描述

Chaikin算法——计算折线对应的平滑曲线坐标点

本文将介绍一种计算折线对应的平滑曲线坐标点的算法。该算法使用Chaikin曲线平滑处理的方法,通过控制张力因子和迭代次数来调整曲线的平滑程度和精度。通过对原始点集合进行切割和插值操作,得到平滑的曲线坐标点集合。实验结果表明,该算法能够有效地平滑折线,并且具有较高的精度和可控性。

文章目录

  • Chaikin算法——计算折线对应的平滑曲线坐标点
    • 引言
    • 算法
      • 算法流程
      • Chaikin曲线平滑处理
    • 实验与结果
      • 测试1:验证不同迭代次数下的算法结果
      • 测试2:观察不同张力因子下的算法结果
    • 结论
    • 参考资料

引言

在计算机图形学和数据可视化领域,平滑曲线的生成是一个重要的问题。平滑曲线可以使得数据更加易于理解和分析,同时也可以提高图形的美观性。折线是一种常见的曲线表示方法,但是折线本身具有较高的噪声和锯齿状的特点,需要进行平滑处理。本文提出了一种基于Chaikin曲线平滑处理的算法,可以将折线转化为平滑的曲线。


算法

算法流程

流程的具体步骤如下:

  1. 检查输入的坐标点集合的合法性,确保至少有3个坐标点。
  2. 对输入的参数进行范围约束,确保迭代次数大于等于1,张力因子在0到1之间。
  3. 将张力因子映射到0.05到0.45之间,以便在计算切割距离时使用。
  4. 迭代计算,使用Chaikin曲线平滑处理的方法对坐标点集合进行处理。
  5. 返回平滑后的曲线坐标点集合。
        /// <summary>/// 计算折线对应的平滑曲线坐标点/// </summary>/// <param name="points">坐标集合</param>/// <param name="tension">张力因子[0,1],用于控制曲线的平滑程度。张力因子越小时切割点会越靠近线段的起始点,反之会靠近线段的结束点。</param>/// <param name="iterationCount">迭代次数,用于控制曲线平滑的精度</param>/// <returns></returns>/// <exception cref="ArgumentException"></exception>private List<Point> SmoothCurveChaikin(Point[] points, float tension = 0.5f, byte iterationCount = 1){// 坐标点合法性检查if (points == null || points.Length < 3){throw new ArgumentException("至少需要3个坐标点。", nameof(points));}// 参数范围约束iterationCount = Math.Max(iterationCount, (byte)1);tension = Math.Max(tension, 0);tension = Math.Min(tension, 1);// 参数的限制在0到1之间是为了简化参数的使用和理解。将张力因子的取值范围映射到0到1之间,使得参数的范围更加直观和易于控制。// 通过将张力因子乘以0.4并加上0.05,可以将0到1之间的参数映射到0.05到0.45之间,以便在计算切割距离时使用。// 张力因子在这里用于控制曲线的平滑程度。具体来说,张力因子定义了线段半长切角距离的一个尺度,取值范围在0.05到0.45之间。// 当张力因子为0.5时,相当于使用了经典的Chaikin算法,即将每个线段切割成四分之一和四分之三的两个点。这样可以保持曲线的对称性。double cutdist = 0.05 + (tension * 0.4);// 迭代计算List<Point> lst = points.ToList();for (int i = 1; i <= iterationCount; i++){lst = SmoothChaikin(lst, cutdist);}return lst;}

Chaikin曲线平滑处理

Chaikin曲线平滑处理是一种基于切割和插值的方法,通过对线段进行切割和插值操作,得到平滑的曲线。
在这里插入图片描述
具体步骤如下:

  1. 添加第一个点,即原始点集合的第一个点。
  2. 将每一个点拆分成前后两个点,通过计算切割距离参数和原始点的坐标进行插值计算。
  3. 添加插值计算得到的两个点。
  4. 添加最后一个点,即原始点集合的最后一个点。
  5. 返回平滑后的曲线坐标点集合。
        /// <summary>/// 对点集合进行Chaikin曲线平滑处理/// </summary>/// <param name="points">要进行平滑处理的曲线的原始点</param>/// <param name="cuttingDist">切割距离参数,用于定义线段切割的尺度。取值范围通常在0.05到0.45之间,用于控制曲线的平滑程度</param>/// <returns></returns>private List<Point> SmoothChaikin(List<Point> points, double cuttingDist){// 添加第一个点List<Point> nl = new List<Point> { points[0] };// 将每一个点拆分成前后两个点Point q, r;for (int i = 0; i < points.Count - 1; i++){q = new Point((int)Math.Round(((1 - cuttingDist) * points[i].X + cuttingDist * points[i + 1].X)),(int)Math.Round(((1 - cuttingDist) * points[i].Y + cuttingDist * points[i + 1].Y)));r = new Point((int)Math.Round((cuttingDist * points[i].X + (1 - cuttingDist) * points[i + 1].X)),(int)Math.Round((cuttingDist * points[i].Y + (1 - cuttingDist) * points[i + 1].Y)));nl.Add(q);nl.Add(r);}// 添加最后一个点nl.Add(points.Last());return nl;}

实验与结果

为了验证算法的有效性和可靠性,我们进行了两组测试。

测试1:验证不同迭代次数下的算法结果

测试步骤:

  1. 将张力因子设置为0.5。
  2. 调整迭代次数为1、2、3。
  3. 对比不同迭代次数下的算法结果。

在这里插入图片描述

测试2:观察不同张力因子下的算法结果

测试步骤:

  1. 将迭代次数设置为1。
  2. 调整张力因子为0、0.2、0.4、0.6、0.8。
  3. 观察不同张力因子下的算法结果。
    在这里插入图片描述

本算法在不同的参数设置下进行了实验,得到了不同平滑程度和精度的曲线。实验结果表明,当张力因子较小时,切割点会靠近线段的起始点,曲线的平滑程度较低;当张力因子较大时,切割点会靠近线段的结束点,曲线的平滑程度较高。迭代次数的增加可以提高曲线的平滑精度,但也会增加计算的时间复杂度。实验结果还表明,本算法能够有效地平滑折线,并且具有较高的精度和可控性。


结论

本文介绍了一种计算折线对应的平滑曲线坐标点的算法。该算法使用Chaikin曲线平滑处理的方法,通过控制张力因子和迭代次数来调整曲线的平滑程度和精度。实验结果表明,该算法能够有效地平滑折线,并且具有较高的精度和可控性。未来的工作可以进一步优化算法的性能和扩展算法的应用范围。


参考资料

  1. 2D Polyline Vertex Smoothing

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/173153.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

CNN 网络结构简介

本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容&#xff0c;介绍 CNN&#xff08;卷积神经网络&#xff09;的网络结构。 CNN 网络结构, 李宏毅 CNN 主要应用在图像识别&#xff08;image classification, 图像分类&#xff09;领域。 通常&#xff0c;输入的图片大小相同&am…

【开源】基于SpringBoot的计算机机房作业管理系统的设计和实现

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 登录注册模块2.2 课程管理模块2.3 课时管理模块2.4 学生作业模块 三、系统设计3.1 用例设计3.2 数据库设计3.2.1 课程表3.2.2 课时表3.2.3 学生作业表 四、系统展示五、核心代码5.1 查询课程数据5.2 新增课时5.3 提交作…

Jupyter Notebook还有魔术命令?太好使了

在Jupyter Notebooks中&#xff0c;Magic commands&#xff08;以下简称魔术命令&#xff09;是一组便捷的功能&#xff0c;旨在解决数据分析中的一些常见问题&#xff0c;可以使用%lsmagic 命令查看所有可用的魔术命令 插播&#xff0c;更多文字总结指南实用工具科技前沿动态…

视频上的水印文字如何去掉?

嘿&#xff0c;大家好&#xff01;作为一个自媒体从业者&#xff0c;我相信大家都想知道如何去掉视频上的水印文字&#xff0c;想必大家和我一样每天都会在互联网寻找素材&#xff0c;而大部分图片或者视频都带有各种各样的水印&#xff0c;这给我的创作带来了不小的麻烦&#…

Vue 3.3.6 ,得益于WeakMap,比之前更快了

追忆往昔&#xff0c;穿越前朝&#xff0c;CSS也是当年前端三剑客之一&#xff0c;风光的很&#xff0c;随着前端跳跃式的变革&#xff0c;CSS在现代前端开发中似乎有点默默无闻起来。 不得不说当看到UnoCss之前&#xff0c;我甚至都还没听过原子化CSS[1]这个概念&#xff08;…

[开源]一个低代码引擎,支持在线实时构建低码平台,支持二次开发

一、开源项目简介 TinyEngine低代码引擎使能开发者定制低代码平台&#xff0c;支持在线实时构建低码平台&#xff0c;支持二次开发或集成低码平台能力。 二、开源协议 使用MIT开源协议 三、界面展示 四、功能概述 TinyEngine是一个低代码引擎&#xff0c;基于这个引擎可以构…

【Java每日一题】——第四十三题:USB接口程序设计。(2023.10.29)

&#x1f383;个人专栏&#xff1a; &#x1f42c; 算法设计与分析&#xff1a;算法设计与分析_IT闫的博客-CSDN博客 &#x1f433;Java基础&#xff1a;Java基础_IT闫的博客-CSDN博客 &#x1f40b;c语言&#xff1a;c语言_IT闫的博客-CSDN博客 &#x1f41f;MySQL&#xff1a…

中颖单片机SH367309全套量产PCM,专用动力电池保护板开发资料

方案总体介绍 整套方案硬件部分共2块板子&#xff0c;包括MCU主板&#xff0c;采用SH79F6441-32作为主处理器。MCU主板包括2个版本。PCM动力电池保护板采用SH367309。 软件方案采用Keil51建立的工程&#xff0c;带蓝牙的版本&#xff0c;支持5~16S电池。 硬件方案--MCU主板 MC…

【Matlab2016】Matlab中文版的下载、安装、激活(不建议安装过高版本!!)

这里写目录标题 首先双击R2016_win64.iso加载镜像文件双击setup.exe开始安装选择使用文件密钥安装填入密钥修改安装路径并记住此路径建议全部勾选等待安装完成 激活复制补丁到matlab路径下 创建快捷方式进入bin目录&#xff0c;找到matlab.exe 安装包 首先双击R2016_win64.iso加…

java基础巩固

JDK11和JDK8是oracle重点维护的 常用的包 单例 多例 枚举 jar包打包 测试

STM32:TTL串口调试

一.TTL串口概要 TTL只需要两个线就可以完成两个设备之间的双向通信&#xff0c;一个发送电平的I/O称之为TX&#xff0c;与另一个设备的接收I/O口RX相互连接。两设备之间还需要连接地线(GND)&#xff0c;这样两设备就有相同的0V参考电势。 二.TTL串口调试 实现电脑通过STM32发送…

Latex报错 “Paragraph ended before \Gin@iii was complete“

大家看看自己的模版的前面 加载的包 里面是不是有个 \usepackage{graphics} 问题就在这里&#xff0c;我们需要把它改成\usepackage{graphicx}

Windows客户端下pycharm配置跳板机连接内网服务器

问题&#xff1a;实验室服务器仅限内网访问&#xff0c;无法在宿舍&#xff08;外网&#xff09;访问实验室的所有内部服务器&#xff0c;但同时实验室又提供了一个外网可以访问的跳板机&#xff0c;虽然可以先ssh到跳板机再从跳板机ssh到内网服务器&#xff0c;但这种方式不方…

类EMD的“信号分解方法”及MATLAB实现(第八篇)——离散小波变换DWT(小波分解)

在之前的系列文章里&#xff0c;我们介绍了EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT&#xff0c;我们继续补完该系列。 今天要讲到的是小波分解&#xff0c;通常也就是指离散小波变换&#xff08;Discrete Wavelet Transform, DWT&#xff09;。在网上有一些介绍该方法…

C#学习相关系列之多线程(七)---Task的相关属性用法

一、Task和Thread的区别 任务是架构在线程之上的,任务最终的执行还是要给到线程去执行的。任务和线程之间不是一对一的关系&#xff0c;任务更像线程池&#xff0c;任务相比线程池有很小的开销和精确的控制。&#xff08;总的来说Task的用法更为先进&#xff0c;在多线程的时候…

06 MIT线性代数-列空间和零空间 Column space Nullspace

1. Vector space Vector space requirements vw and c v are in the space, all combs c v d w are in the space 但是“子空间”和“子集”的概念有区别&#xff0c;所有元素都在原空间之内就可称之为子集&#xff0c;但是要满足对线性运算封闭的子集才能成为子空间 中 2 …

为什么数组的下标是从0开始呢?

我们在许多的编程语言中&#xff0c;大部分的数组下标都是从零开始的&#xff0c;那为什么不是从一开始的呢&#xff1f; 首先我们&#xff0c;先要了解数组相关的定义。 数组&#xff08;Array&#xff09;是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间&#xff0c;来存储一…

Android 3D Launcher锁定IMU界面

故事背景&#xff1a; 最近工厂反馈由于VR设备老化测试完成之后&#xff0c;变绿界面不明显&#xff0c;只占3D系统一部分,每次需要戴头盔&#xff0c;才能确定老化完成。导致工厂效率变低&#xff0c;如果后期产能变大&#xff0c;效率更低。 1、针对以上需求我们需要拆分 1、…

【SPSS】基于RFM+Kmeans聚类的客户分群分析(文末送书)

&#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f4…

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks(2016.6)

文章目录 AbstractIntroduction当前最先进目标检测存在的问题针对上述问题&#xff0c;我们提出... Our approachOverviewBackbone architecturePosition-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling Related WorkExperimentsConclusion 原文链接 源代码 Abstr…