bezier曲线生成算法pythone

时间: 2023-09-23 19:07:17 浏览: 47
Bezier曲线是一种平滑的曲线,由一系列控制点和一些插值点组成。下面是一个Python实现的Bezier曲线生成算法: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def bezier_curve(points, num=200): # 将控制点转换为numpy数组 points = np.array(points) # 获取控制点的数量 n = len(points) - 1 # 生成参数t t = np.linspace(0, 1, num=num) # 初始化Bezier曲线的x和y坐标 x = np.zeros(num) y = np.zeros(num) # 计算Bezier曲线的x和y坐标 for i in range(n+1): x += points[i][0] * binomial_coefficient(n, i) * (1-t)**(n-i) * t**i y += points[i][1] * binomial_coefficient(n, i) * (1-t)**(n-i) * t**i # 返回Bezier曲线的x和y坐标 return x, y def binomial_coefficient(n, k): # 计算二项式系数 return np.math.factorial(n) // (np.math.factorial(k) * np.math.factorial(n-k)) # 生成控制点 points = [(0, 0), (1, 3), (2, -2), (3, 1)] # 生成Bezier曲线 x, y = bezier_curve(points) # 绘制Bezier曲线 plt.plot(x, y, '-o') # 绘制控制点 for i, p in enumerate(points): plt.text(p[0], p[1], f"P{i}") plt.plot(p[0], p[1], 'ro') # 显示图形 plt.show() ``` 在这个实现中,我们首先将控制点转换为numpy数组。然后,我们生成在0到1之间均匀分布的参数t。接下来,我们计算每个参数值t对应的Bezier曲线的x和y坐标。最后,我们将这些坐标绘制成曲线,并将控制点绘制成红色圆圈。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C#带控制点的贝塞尔Bezier曲线算法(源码)

使用c# + GDI+进行SVG等绘图,绘制带控制点的Bezier曲线。可用于点阵图像及矢量图形(如SVG)绘图。带源代码。
recommend-type

曲线与曲面 Bezier曲线曲面

曲线与曲面 Bezier曲线曲面 Bezier曲线由一组控制多边形折线(控制多边形)顶点惟一地定义 在控制多边形的各顶点中,只有第一个和最后一个顶点在曲线上,其他的顶点则用以定义曲线的导数、阶次和形状。
recommend-type

计算机图形学Bresenham直线画法和三次Bezier曲线算法

本课件是用Matlab编写,包括了源程序,执行命令,以及得到的结果和补充说明。
recommend-type

画Bezier曲线 计算机图形学TC 程序代码 已调试

画Bezier曲线 计算机图形学TC 程序代码 已调试 画Bezier曲线 计算机图形学TC 程序代码 已调试
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向

![:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/7e3d12895feb4651b9748135c91e0f1a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5rKJ6YaJ77yM5LqO6aOO5Lit,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. YOLO目标检测算法简介 YOLO(You Only Look Once)是一种
recommend-type

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依