def evaluate_bezier(points, total): bezier = get_bezier_curve(points) new_points = np.array([bezier(t) for t in np.linspace(0, 1, total)]) return new_points[:, 0], new_points[:, 1]

这是一个 Python 函数，用于计算贝塞尔曲线上的点。函数的输入参数有两个：points 和 total。其中，points 是一个二维数组，表示贝塞尔曲线上的控制点坐标；total 是一个整数，表示需要计算的贝塞尔曲线上的点的总数。

该函数的主要功能是通过 get_bezier_curve 函数获取贝塞尔曲线的方程，然后使用 numpy 库中的 linspace 函数生成一组均匀分布在 [0, 1] 区间内的 t 值，通过调用贝塞尔曲线方程，计算出对应的 x, y 坐标，并存储在一个新的二维数组 new_points 中，最后返回 new_points 数组中的第一列和第二列，即贝塞尔曲线上的 x, y 坐标。

相关问题

def comb(n, k): return factorial(n) // (factorial(k) * factorial(n-k)) def get_bezier_curve(points): n = len(points) - 1 return lambda t: sum(comb(n, i)*ti * (1-t)(n-i)*points[i] for i in range(n+1)) def evaluate_bezier(points, total): bezier = get_bezier_curve(points) new_points = np.array([bezier(t) for t in np.linspace(0, 1, total)]) return new_points[:, 0], new_points将这段代码替换成B样条曲线

好的，这里是使用B样条曲线的代码：

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

def evaluate_bspline(points, total):
    tck, u = splprep(points.T, k=min(3, len(points)-1))
    new_points = splev(np.linspace(0, 1, total), tck)
    return new_points[0], new_points[1]

这段代码使用了scipy库中的splprep和splev函数，splprep函数可以根据给定的控制点生成B样条曲线的参数，splev函数则可以根据这些参数和指定的参数值计算出B样条曲线上的点。在这个例子中，我们将曲线的阶数k设置为3或者控制点数减1的最小值（这里取2），可以根据需要进行调整。

Bezier基函数 Python

Bezier基函数在Python中使用两种不同的方法来定义。一种方法是通过手写代码来定义基函数，另一种方法是使用内置的bezier库来定义。

如果你选择手写代码来定义Bezier基函数，你可以按照以下步骤进行操作:

1. 导入所需的库:

import numpy as np

2. 定义单个Bezier曲线的基函数:

def one_bezier_curve(a, b, t):
    return (1 - t) * a + t * b

3. 定义n次Bezier曲线的基函数:

def n_bezier_curve(xs, n, k, t):
    if n == 1:
        return one_bezier_curve(xs[k], xs[k+1], t)
    else:
        return (1 - t) * n_bezier_curve(xs, n - 1, k, t) + t * n_bezier_curve(xs, n - 1, k + 1, t)

4. 定义Bezier曲线的函数:

def bezier_curve(xs, ys, num, b_xs, b_ys):
    n = 5  # 采用5次bezier曲线拟合
    t_step = 1.0 / (num - 1)
    t = np.arange(0.0, 1, t_step)
    for each in t:
        b_xs.append(n_bezier_curve(xs, n, 0, each))
        b_ys.append(n_bezier_curve(ys, n, 0, each))

请注意，这个手写代码的示例是基于你提供的代码，并在其基础上进行了修改。

另一种方法是使用内置的bezier库来定义Bezier基函数。你需要先安装bezier库，然后按照以下步骤操作:

1. 导入所需的库:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import bezier

2. 定义Bezier曲线的控制点:

a = np.array([[1.0, 2.1, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], [0, 1.1, 2.1, 1.0, 0.2, 0]])

3. 创建Bezier曲线对象:

curve = bezier.Curve(a, degree=5)

4. 生成Bezier曲线上的点:

s_vals = np.linspace(0.0, 1.0, 30)
data = curve.evaluate_multi(s_vals)
x = data[0]
y = data[1]

5. 绘制Bezier曲线:

plt.plot(x, y, 'y', linewidth=2.0, linestyle="-", label="Bezier Curve")
plt.show()

这种方法使用内置的bezier库可以更简洁地定义Bezier基函数和生成曲线。