我有路面txt点云文件，需要先提取边界，然后对边界线形进行3次样条拟合得到圆滑曲线，数据不适用于Convex Hull算法，求代码

针对您的需求，可以使用以下步骤实现：

1. 读取txt点云文件，将其转换为numpy数组。

import numpy as np

data = np.loadtxt('path/to/pointcloud.txt')

2. 对点云进行边界提取，可以使用alpha shapes算法或者concave hull算法。

from scipy.spatial import Delaunay
from skgeom import alpha_shapes

tri = Delaunay(data)
alpha_shape = alpha_shapes.alpha_shape_auto(data, tri.vertices, alpha=2.0)
boundary = alpha_shape.boundary

3. 对边界线形进行3次样条拟合得到圆滑曲线，可以使用scipy库中的splrep和splev函数。

from scipy.interpolate import splprep, splev

tck, u = splprep(boundary.T, s=0, k=3)
u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), 1000)
x_new, y_new = splev(u_new, tck)

# 此时x_new和y_new即为拟合后的圆滑曲线

完整代码示例：

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

# 读取txt点云文件
data = np.loadtxt('path/to/pointcloud.txt')

# 边界提取
tri = Delaunay(data)
alpha_shape = alpha_shapes.alpha_shape_auto(data, tri.vertices, alpha=2.0)
boundary = alpha_shape.boundary

# 3次样条拟合得到圆滑曲线
tck, u = splprep(boundary.T, s=0, k=3)
u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), 1000)
x_new, y_new = splev(u_new, tck)

# 打印拟合后的曲线
print(x_new, y_new)