NURBS拟合算法代码

抱歉，我是一个AI语言模型，无法编写代码。但是，下面是一个使用Python中的scipy库进行NURBS拟合的示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splprep, splev
from scipy.spatial import Delaunay

def nurbs_fit(points, degree=3, smoothness=0.0):
    """
    NURBS拟合函数

    Parameters:
        points (numpy.ndarray): 数据点，大小为(n, d)，n为数据点数量，d为数据点维度
        degree (int): NURBS曲线/曲面阶数，默认为3
        smoothness (float): 平滑系数，取值范围为[0, 1]，默认为0.0，即不进行平滑

    Returns:
        (tuple): 包含NURBS曲线/曲面控制点、权重、节点向量、曲线/曲面阶数、曲线/曲面维度的元组
    """
    # 将数据点转化为numpy数组
    points = np.array(points)

    # 进行Delaunay三角剖分，并获取剖分三角形的顶点索引
    tri = Delaunay(points)
    indices = tri.simplices

    # 将数据点按照三角形顶点索引进行分组，得到每个三角形的顶点坐标列表
    triangles = [points[i] for i in indices]

    # 将三角形顶点列表转化为曲线/曲面控制点的列表
    control_points = []
    for triangle in triangles:
        if len(triangle) > degree:
            # 使用Bézier曲线拟合三角形，并将拟合曲线的控制点添加到控制点列表中
            control_points.extend(bezier_fit(triangle, degree, smoothness)[0])
        else:
            # 如果三角形的顶点数小于等于曲线/曲面的阶数，则直接将三角形的中心点作为控制点
            control_points.append(np.mean(triangle, axis=0))

    # 将控制点列表转化为numpy数组，并取得控制点数量、曲线/曲面维度和节点向量
    control_points = np.array(control_points)
    n_control_points = control_points.shape[0]
    curve_dim = control_points.shape[1]
    knot_vector = get_knots(n_control_points, degree)

    # 将控制点的权重初始化为1，并将控制点和节点向量扩展到曲线/曲面维度
    weights = np.ones(n_control_points)
    control_points = np.hstack((control_points, weights.reshape(-1, 1)))
    knot_vector = np.hstack(([0] * degree, knot_vector, [1] * degree))

    return control_points, weights, knot_vector, degree, curve_dim

def bezier_fit(points, degree=3, smoothness=0.0):
    """
    Bézier曲线拟合函数

    Parameters:
        points (numpy.ndarray): 数据点，大小为(n, d)，n为数据点数量，d为数据点维度
        degree (int): Bézier曲线阶数，默认为3
        smoothness (float): 平滑系数，取值范围为[0, 1]，默认为0.0，即不进行平滑

    Returns:
        (tuple): 包含Bézier曲线控制点、权重、节点向量、曲线阶数、曲线维度的元组
    """
    # 将数据点转化为numpy数组
    points = np.array(points)

    # 使用scipy库中的splprep函数进行B样条插值
    tck, u = splprep(points.T, k=degree, s=smoothness)

    # 将B样条参数转化为Bézier曲线参数
    knots = tck[0]
    control_points = np.array(list(zip(*tck[1])))

    # 将Bézier曲线的权重初始化为1，并将控制点和节点向量扩展到曲线维度
    weights = np.ones(control_points.shape[0])
    control_points = np.hstack((control_points, weights.reshape(-1, 1)))
    knot_vector = np.hstack(([0] * degree, knots, [1] * degree))

    return control_points, weights, knot_vector, degree, control_points.shape[1] - 1

def get_knots(n_control_points, degree):
    """
    获取节点向量

    Parameters:
        n_control_points (int): 控制点数量
        degree (int): 曲线/曲面阶数

    Returns:
        (numpy.ndarray): 节点向量，大小为(n_control_points + degree + 1,)
    """
    n_knots = n_control_points + degree + 1
    knot_vector = np.zeros(n_knots)

    for i in range(n_knots):
        if i < degree:
            knot_vector[i] = 0
        elif i >= n_control_points:
            knot_vector[i] = 1
        else:
            knot_vector[i] = (i - degree) / (n_control_points - degree)

    return knot_vector

该函数可以拟合二维或三维数据点，并返回NURBS曲线/曲面的控制点、权重、节点向量、阶数和维度等信息。其中，函数的核心是通过Delaunay三角剖分将数据点分组，然后对每个分组进行Bézier曲线拟合，并将拟合曲线的控制点添加到控制点列表中。最后，将控制点列表转化为NURBS曲线/曲面的控制点、权重和节点向量等参数。