深度学习中的bezier
时间: 2024-12-27 09:18:28 浏览: 12
深度学习中Bezier曲线的应用
在深度学习领域,Bezier曲线被广泛应用于场景文本检测与识别任务中。具体而言,在ABCNet模型中实现了自适应贝塞尔曲线网络来进行实时场景文本定位[^3]。
ABCNet模型中的Bezier曲线应用
该模型采用了一种创新的方法来表示和处理弯曲形态的文字区域。通过引入参数化的Bezier曲线边界框代替传统的矩形边界框,能够更加精确地拟合任意形状的文本实例。为了构建这样的Bezier曲线边界框,直接采用了第一个和最后一个标注点作为首尾两个控制点,并依据累积长度比例计算中间其他控制点位置[^2]。
import numpy as np
def compute_bezier_points(control_pts, num_samples=100):
"""
计算给定控制点下的Bezier曲线上的样本点
参数:
control_pts (list): 控制点列表 [[x1,y1], [x2,y2], ...]
num_samples (int): 需要生成的样本数量,默认为100
返回:
list: Bezier曲线上均匀分布的坐标点 [(x1',y1'), (x2',y2'),...]
"""
def bernstein_poly(i, n, t):
return comb(n,i)*(t**i)*((1-t)**(n-i))
def bezier_curve(points, sample_num):
n = len(points)-1
result = []
for i in range(sample_num):
t = float(i)/(sample_num-1)
x = sum([bernstein_poly(j,n,t)*points[j][0] for j in range(len(points))])
y = sum([bernstein_poly(j,n,t)*points[j][1] for j in range(len(points))])
result.append((x,y))
return result
from math import factorial
def comb(n,k):
return factorial(n)//factorial(k)//factorial(n-k)
return bezier_curve(control_pts,num_samples)
此Python函数compute_bezier_points()
展示了如何根据一组控制点计算出Bezier曲线上的一系列离散点位。这种方法可用于将不规则形状转换成平滑连续的形式以便后续分析或展示[^5]。