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Opencv實現(xiàn)的三次樣條曲線(Cubic Spline)插值

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Opencv實現(xiàn)的三次樣條曲線(Cubic Spline)插值。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

1.樣條曲線簡介

樣條曲線(Spline)本質(zhì)是分段多項式實函數(shù),在實數(shù)范圍內(nèi)有:?S:[a,b]→R?,在區(qū)間?[a,b]?上包含?k?個子區(qū)間[ti?1,ti],且有:

a=t0<t1<?<tk?1<tk=b(1)

對應每一段區(qū)間?i?的存在多項式:?Pi:[ti?1,ti]→R,且滿足于:

S(t)=P1(t)?,?t0≤t<t1,S(t)=P2(t)?,?t1≤t<t2,?S(t)=Pk(t)?,?tk?1≤t≤tk.(2)

其中,?Pi(t)?多項式中最高次項的冪,視為樣條的階數(shù)或次數(shù)(Order of spline),根據(jù)子區(qū)間?[ti?1,ti]?的區(qū)間長度是否一致分為均勻(Uniform)樣條和非均勻(Non-uniform)樣條。

滿足了公式?(2)?的多項式有很多,為了保證曲線在?S?區(qū)間內(nèi)具有據(jù)夠的平滑度,一條n次樣條,同時應具備處處連續(xù)且可微的性質(zhì):

P(j)i(ti)=P(j)i+1(ti);(3)

其中?i=1,…,k?1;j=0,…,n?1?。

2.三次樣條曲線

2.1曲線條件

按照上述的定義,給定節(jié)點:

t:z:a=t0z0<t1z1<??<tk?1zk?1<tkzk=b(4)

三次樣條曲線滿足三個條件:

  1. 在每段分段區(qū)間?[ti,ti+1],i=0,1,…,k?1?上,?S(t)=Si(t)?都是一個三次多項式;
  2. 滿足?S(ti)=zi,i=1,…,k?1?;
  3. S(t)?的一階導函數(shù)?S′(t)?和二階導函數(shù)?S′′(t)?在區(qū)間?[a,b]?上都是連續(xù)的,從而曲線具有光滑性。

則三次樣條的方程可以寫為:

Si(t)=ai+bi(t?ti)+ci(t?ti)2+di(t?ti)3,(5)

其中,?ai,bi,ci,di?分別代表?n?個未知系數(shù)。

  • 曲線的連續(xù)性表示為:

Si(ti)=zi,(6)

Si(ti+1)=zi+1,(7)

其中?i=0,1,…,k?1?。

  • 曲線微分連續(xù)性:

S′i(ti+1)=S′i+1(ti+1),(8)

S′′i(ti+1)=S′′i+1(ti+1),(9)

其中?i=0,1,…,k?2?。

  • 曲線的導函數(shù)表達式:

S′i=bi+2ci(t?ti)+3di(t?ti)2,(10)

S′′i(x)=2ci+6di(t?ti),(11)

令區(qū)間長度?hi=ti+1?ti?,則有:

  1. 由公式?(6)?,可得:?ai=zi?;

  2. 由公式?(7)?,可得:?ai+bihi+cih2i+dih3i=zi+1?;

  3. 由公式?(8)?,可得:
    S′i(ti+1)=bi+2cihi+3dih2i?;
    S′i+1(ti+1)=bi+1?;
    ?bi+2cihi+3dih2i?bi+1=0?;

  4. 由公式?(9)?,可得:
    S′′i(ti+1)=2ci+6dihi?;
    S′′i+1(ti+1)=2ci+1?;
    ?2ci+6dihi=2ci+1?;

    設?mi=S′′i(xi)=2ci?,則:

    A.?mi+6dihi?mi+1=0?
    di=mi+1?mi6hi?;

    B.將?ci,di?代入?zi+bihi+cih2i+dih3i=zi+1?
    bi=zi+1?zihi?hi2mi?hi6(mi+1?mi)?;

    C.將?bi,ci,di?代入?bi+2cihi+3dih2i=bi+1?

    himi+2(hi+hi+1)mi+1+hi+1mi+2=6[zi+2?zi+1hi+1?zi+1?zihi].(12)

2.2端點條件

在上述分析中,曲線段的兩個端點?t0?和?tk?是不適用的,有一些常用的端點限制條件,這里只講解自然邊界。
在自然邊界下,首尾兩端的二階導函數(shù)滿足?S′′=0?,即?m0=0?和?mk=0 。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-738385.html

3.三次樣條插值類的實現(xiàn)

頭文件
/*
  *Cubic spline interpolation class.
  *
*/

#ifndef CUBICSPLINEINTERPOLATION_H
#pragma once
#define CUBICSPLINEINTERPOLATION_H

#include <iostream>
#include <vector>
#include <math.h>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

/* Cubic spline interpolation coefficients */
class CubicSplineCoeffs
{
public:
    CubicSplineCoeffs( const int &count )
    {
        a = std::vector<double>(count);
        b = std::vector<double>(count);
        c = std::vector<double>(count);
        d = std::vector<double>(count);
    }
    ~CubicSplineCoeffs()
    {
        std::vector<double>().swap(a);
        std::vector<double>().swap(b);
        std::vector<double>().swap(c);
        std::vector<double>().swap(d);
    }

public:
    std::vector<double> a, b, c, d;
};

enum CubicSplineMode
{
    CUBIC_NATURAL,    // Natural
    CUBIC_CLAMPED,    // TODO: Clamped
    CUBIC_NOT_A_KNOT  // TODO: Not a knot
};

enum SplineFilterMode
{
    CUBIC_WITHOUT_FILTER, // without filter
    CUBIC_MEDIAN_FILTER  // median filter
};

/* Cubic spline interpolation */
class CubicSplineInterpolation
{
public:
    CubicSplineInterpolation() {}
    ~CubicSplineInterpolation() {}

public:
    /*
        Calculate cubic spline coefficients.
          - node list x (input_x);
          - node list y (input_y);
          - output coefficients (cubicCoeffs);
          - ends mode (splineMode).
    */
    void calCubicSplineCoeffs( std::vector<double> &input_x,
                std::vector<double> &input_y, CubicSplineCoeffs *&cubicCoeffs,
                CubicSplineMode splineMode = CUBIC_NATURAL,
                SplineFilterMode filterMode = CUBIC_MEDIAN_FILTER );

    /*
        Cubic spline interpolation for a list.
          - input coefficients (cubicCoeffs);
          - input node list x (input_x);
          - output node list x (output_x);
          - output node list y (output_y);
          - interpolation step (interStep).
    */
    void cubicSplineInterpolation( CubicSplineCoeffs *&cubicCoeffs,
                std::vector<double> &input_x, std::vector<double> &output_x,
                std::vector<double> &output_y, const double interStep = 0.5 );

    /*
        Cubic spline interpolation for a value.
          - input coefficients (cubicCoeffs);
          - input a value(x);
          - output interpolation value(y);
    */
    void cubicSplineInterpolation2( CubicSplineCoeffs *&cubicCoeffs,
            std::vector<double> input_x, double x, double &y );

    /*
        calculate  tridiagonal matrices with Thomas Algorithm(TDMA) :

        example:
        | b1 c1 0  0  0  0  |  |x1 |   |d1 |
        | a2 b2 c2 0  0  0  |  |x2 |   |d2 |
        | 0  a3 b3 c3 0  0  |  |x3 | = |d3 |
        | ...         ...   |  |...|   |...|
        | 0  0  0  0  an bn |  |xn |   |dn |

        Ci = ci/bi , i=1; ci / (bi - Ci-1 * ai) , i = 2, 3, ... n-1;
        Di = di/bi , i=1; ( di - Di-1 * ai )/(bi - Ci-1 * ai) , i = 2, 3, ..., n-1

        xi = Di - Ci*xi+1 , i = n-1, n-2, 1;
    */
    bool caltridiagonalMatrices( cv::Mat_<double> &input_a,
        cv::Mat_<double> &input_b, cv::Mat_<double> &input_c,
        cv::Mat_<double> &input_d, cv::Mat_<double> &output_x );

    /* Calculate the curve index interpolation belongs to */
    int calInterpolationIndex( double &pt, std::vector<double> &input_x );

    /* median filtering */
    void cubicMedianFilter( std::vector<double> &input, const int filterSize = 5 );

    double cubicSort( std::vector<double> &input );
    // double cubicNearestValue( std::vector );
};

#endif // CUBICSPLINEINTERPOLATION_H
實現(xiàn)文件(cpp)
/*
 * CubicSplineInterpolation.cpp
 */

#include "cubicsplineinterpolation.h"

void CubicSplineInterpolation::calCubicSplineCoeffs(
    std::vector<double> &input_x,
    std::vector<double> &input_y,
    CubicSplineCoeffs *&cubicCoeffs,
    CubicSplineMode splineMode /* = CUBIC_NATURAL */,
    SplineFilterMode filterMode /*= CUBIC_MEDIAN_FILTER*/ )
{
    int sizeOfx = input_x.size();
    int sizeOfy = input_y.size();

    if ( sizeOfx != sizeOfy )
    {
        std::cout << "Data input error!" << std::endl <<
            "Location: CubicSplineInterpolation.cpp" <<
            " -> calCubicSplineCoeffs()" << std::endl;

        return;
    }

    /*
        hi*mi + 2*(hi + hi+1)*mi+1 + hi+1*mi+2
        =  6{ (yi+2 - yi+1)/hi+1 - (yi+1 - yi)/hi }

        so, ignore the both ends:
        | -     -     -        0           ...             0     |  |m0 |
        | h0 2(h0+h1) h1       0           ...             0     |  |m1 |
        | 0     h1    2(h1+h2) h2 0        ...                   |  |m2 |
        |         ...                      ...             0     |  |...|
        | 0       ...           0 h(n-2) 2(h(n-2)+h(n-1)) h(n-1) |  |   |
        | 0       ...                      ...             -     |  |mn |

    */

    std::vector<double> copy_y = input_y;

    if ( filterMode == CUBIC_MEDIAN_FILTER )
    {
        cubicMedianFilter(copy_y, 5);
    }

    const int count  = sizeOfx;
    const int count1 = sizeOfx - 1;
    const int count2 = sizeOfx - 2;
    const int count3 = sizeOfx - 3;

    cubicCoeffs = new CubicSplineCoeffs( count1 );

    std::vector<double> step_h( count1, 0.0 );

    // for m matrix
    cv::Mat_<double> m_a(1, count2, 0.0);
    cv::Mat_<double> m_b(1, count2, 0.0);
    cv::Mat_<double> m_c(1, count2, 0.0);
    cv::Mat_<double> m_d(1, count2, 0.0);
    cv::Mat_<double> m_part(1, count2, 0.0);

    cv::Mat_<double> m_all(1, count, 0.0);

    // initial step hi
    for ( int idx=0; idx < count1; idx ++ )
    {
        step_h[idx] = input_x[idx+1] - input_x[idx];
    }
    // initial coefficients
    for ( int idx=0; idx < count3; idx ++ )
    {
        m_a(idx) = step_h[idx];
        m_b(idx) = 2 * (step_h[idx] + step_h[idx+1]);
        m_c(idx) = step_h[idx+1];
    }
    // initial d
    for ( int idx =0; idx < count3; idx ++ )
    {
        m_d(idx) = 6 * (
            (copy_y[idx+2] - copy_y[idx+1]) / step_h[idx+1] -
            (copy_y[idx+1] - copy_y[idx]) / step_h[idx] );
    }

     //cv::Mat_<double> matOfm( count2,  )
    bool isSucceed = caltridiagonalMatrices(m_a, m_b, m_c, m_d, m_part);
    if ( !isSucceed )
    {
        std::cout<<"Calculate tridiagonal matrices failed!"<<std::endl<<
            "Location: CubicSplineInterpolation.cpp -> " <<
            "caltridiagonalMatrices()"<<std::endl;

        return;
    }

    if ( splineMode == CUBIC_NATURAL )
    {
        m_all(0)      = 0.0;
        m_all(count1) = 0.0;

        for ( int i=1; i<count1; i++ )
        {
            m_all(i) = m_part(i-1);
        }

        for ( int i=0; i<count1; i++ )
        {
            cubicCoeffs->a[i] = copy_y[i];
            cubicCoeffs->b[i] = ( copy_y[i+1] - copy_y[i] ) / step_h[i] -
                step_h[i]*( 2*m_all(i) + m_all(i+1) ) / 6;
            cubicCoeffs->c[i] = m_all(i) / 2.0;
            cubicCoeffs->d[i] = ( m_all(i+1) - m_all(i) ) / ( 6.0 * step_h[i] );
        }
    }
    else
    {
        std::cout<<"Not define the interpolation mode!"<<std::endl;
    }
}

void CubicSplineInterpolation::cubicSplineInterpolation(
    CubicSplineCoeffs *&cubicCoeffs,
    std::vector<double> &input_x,
    std::vector<double> &output_x,
    std::vector<double> &output_y,
    const double interStep )
{
    const int count = input_x.size();

    double low  = input_x[0];
    double high = input_x[count-1];

    double interBegin = low;
    for ( ; interBegin < high; interBegin += interStep )
    {
        int index = calInterpolationIndex(interBegin, input_x);
        if ( index >= 0 )
        {
            double dertx = interBegin - input_x[index];
            double y = cubicCoeffs->a[index] + cubicCoeffs->b[index] * dertx +
                cubicCoeffs->c[index] * dertx * dertx +
                cubicCoeffs->d[index] * dertx * dertx * dertx;
            output_x.push_back(interBegin);
            output_y.push_back(y);
        }
    }
}

void CubicSplineInterpolation::cubicSplineInterpolation2(
    CubicSplineCoeffs *&cubicCoeffs,
    std::vector<double> input_x, double x, double &y)
{
    const int count = input_x.size();

    double low  = input_x[0];
    double high = input_x[count-1];

    if ( x<low || x>high )
    {
        std::cout<<"The interpolation value is out of range!"<<std::endl;
    }
    else
    {
        int index = calInterpolationIndex(x, input_x);
        if ( index >= 0 )
        {
            double dertx = x - input_x[index];
            y = cubicCoeffs->a[index] + cubicCoeffs->b[index] * dertx +
                cubicCoeffs->c[index] * dertx * dertx +
                cubicCoeffs->d[index] * dertx * dertx * dertx;
        }
        else
        {
            std::cout<<"Can't find the interpolation range!"<<std::endl;
        }
    }
}

bool CubicSplineInterpolation::caltridiagonalMatrices(
    cv::Mat_<double> &input_a,
    cv::Mat_<double> &input_b,
    cv::Mat_<double> &input_c,
    cv::Mat_<double> &input_d,
    cv::Mat_<double> &output_x )
{
    int rows = input_a.rows;
    int cols = input_a.cols;

    if ( ( rows == 1 && cols > rows ) ||
        (cols == 1 && rows > cols ) )
    {
        const int count = ( rows > cols ? rows : cols ) - 1;

        output_x = cv::Mat_<double>::zeros(rows, cols);

        cv::Mat_<double> cCopy, dCopy;
        input_c.copyTo(cCopy);
        input_d.copyTo(dCopy);

        if ( input_b(0) != 0 )
        {
            cCopy(0) /= input_b(0);
            dCopy(0) /= input_b(0);
        }
        else
        {
            return false;
        }

        for ( int i=1; i < count; i++ )
        {
            double temp = input_b(i) - input_a(i) * cCopy(i-1);
            if ( temp == 0.0 )
            {
                return false;
            }

            cCopy(i) /= temp;
            dCopy(i) = ( dCopy(i) - dCopy(i-1)*input_a(i) ) / temp;
        }

        output_x(count) = dCopy(count);
        for ( int i=count-2; i > 0; i-- )
        {
            output_x(i) = dCopy(i) - cCopy(i)*output_x(i+1);
        }
        return true;
    }
    else
    {
        return false;
    }
}

int CubicSplineInterpolation::calInterpolationIndex(
    double &pt, std::vector<double> &input_x )
{
    const int count = input_x.size()-1;
    int index = -1;
    for ( int i=0; i<count; i++ )
    {
        if ( pt > input_x[i] && pt <= input_x[i+1] )
        {
            index = i;
            return index;
        }
    }
    return index;
}

void CubicSplineInterpolation::cubicMedianFilter(
    std::vector<double> &input, const int filterSize /* = 5 */ )
{
    const int count = input.size();
    for ( int i=filterSize/2; i<count-filterSize/2; i++ )
    {
        std::vector<double> temp(filterSize, 0.0);
        for ( int j=0; j<filterSize; j++ )
        {
            temp[j] = input[i+j - filterSize/2];
        }

        input[i] = cubicSort(temp);

        std::vector<double>().swap(temp);
    }

    for ( int i=0; i<filterSize/2; i++ )
    {
        std::vector<double> temp(filterSize, 0.0);
        for ( int j=0; j<filterSize; j++ )
        {
            temp[j] = input[j];
        }

        input[i] = cubicSort(temp);
        std::vector<double>().swap(temp);
    }

    for ( int i=count-filterSize/2; i<count; i++ )
    {
        std::vector<double> temp(filterSize, 0.0);
        for ( int j=0; j<filterSize; j++ )
        {
            temp[j] = input[j];
        }

        input[i] = cubicSort(temp);
        std::vector<double>().swap(temp);
    }
}

double CubicSplineInterpolation::cubicSort( std::vector<double> &input )
{
    int iCount = input.size();
    for ( int j=0; j<iCount-1; j++ )
    {
        for ( int k=iCount-1; k>j; k-- )
        {
            if ( input[k-1] > input[k] )
            {
                double tp  = input[k];
                input[k]   = input[k-1];
                input[k-1] = tp;
            }
        }
    }
    return input[iCount/2];
}

到了這里,關于Opencv實現(xiàn)的三次樣條曲線(Cubic Spline)插值的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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    ? ?在[a,b]上分為n段,共n+1個點。插入3次多項式,并使其二階導數(shù)連續(xù)的方法稱為三次樣條插值算法。 思路: 1.二階導數(shù)為線性函數(shù)。 2.插值點的函數(shù)值已知、一階導數(shù)、二階導數(shù)連續(xù)。 3.加上邊界條件即可求解。 邊界條件 1.夾持條件:已知起點和終點的速度。 2.自然邊界

    2024年02月11日
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  • 三次樣條樣條:Bézier樣條和Hermite樣條

    三次樣條樣條:Bézier樣條和Hermite樣條

    總結(jié) What is the Difference Between Natural Cubic Spline, Hermite Spline, Bézier Spline and B-spline? 1.多項式擬合中的 Runge Phenomenon 找到一條通過N+1個點的多項式曲線 ,需要N次曲線。通過兩個點的多項式曲線為一次,三個點的多項式曲線為二次。當點數(shù)較多時,曲線階數(shù)增高,在端點處易出現(xiàn)

    2024年02月04日
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  • 三次樣條插值——三彎矩方法

    ? ? ? ? ?三次樣條插值方法,是將一個曲線函數(shù)分成多段,每相鄰的兩個標準點就是一個三次多項式函數(shù).也就是說,n+1個標準點,共有 n?個三次函數(shù).求解分段時共有4*n個未知系數(shù) ?其相鄰的分段函數(shù)之間連續(xù),一階導連續(xù),二階導也連續(xù)。 因此? 每個分段三次樣條函數(shù)要

    2024年01月23日
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  • 【心電圖信號壓縮】ECG信號壓縮與通過三次樣條近似重建的ECG信號壓縮研究(Matlab代碼實現(xiàn))

    【心電圖信號壓縮】ECG信號壓縮與通過三次樣條近似重建的ECG信號壓縮研究(Matlab代碼實現(xiàn))

    ????????? 歡迎來到本博客 ???????? ??博主優(yōu)勢: ?????? 博客內(nèi)容盡量做到思維縝密,邏輯清晰,為了方便讀者。 ?? 座右銘: 行百里者,半于九十。 ?????? 本文目錄如下: ?????? 目錄 ??1 概述 ??2 運行結(jié)果 ??3?參考文獻 ??4 Matlab代碼實現(xiàn) 心電圖

    2024年02月13日
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  • 基于MATLAB的三維數(shù)據(jù)插值擬合與三次樣條擬合算法(附完整代碼)

    基于MATLAB的三維數(shù)據(jù)插值擬合與三次樣條擬合算法(附完整代碼)

    目錄 一. 三維插值 例題1 二. 高維度插值擬合 格式一 格式二 格式三 格式四 格式五 例題2 三. 單變量三次樣條插值 例題3 例題4 四. 多變量三次樣條插值 例題6 首先三維網(wǎng)格生成是利用 meshgrid() 函數(shù),在MATLAB中調(diào)用格式如下: 三維插值運算,主要利用griddata()函數(shù)與interp()函數(shù)

    2024年02月14日
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  • 貝塞爾曲線 PH曲線 C曲線 B樣條 NURBS樣條曲線 三次Cardinal樣條曲線對比 也涉及到不同曲線加速度的一些東西,不過有待細化

    貝塞爾曲線 PH曲線 C曲線 B樣條 NURBS樣條曲線 三次Cardinal樣條曲線對比 也涉及到不同曲線加速度的一些東西,不過有待細化

    本文很多直接截圖論文的,因為不需要重復造輪子,對比也只是為了選擇更佳的路徑規(guī)劃曲線,對比于B曲線,時間不夠,概括會有所疏漏,下表是曲線的對比表格,看完可以直接看下面,也涉及到不同曲線加速度的一些東西,不過有待細化,2022/3/17后來上了高等工程數(shù)學,如

    2024年02月03日
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  • 【虛幻引擎】UE4 Spline(樣條線)

    【虛幻引擎】UE4 Spline(樣條線)

    ? ? ? ?樣條線Spline在UE中是一個很好用的工具,能夠設置物體的跟隨移動,也能夠設置物體的批量復制,還能夠設置一個特殊的模型形狀比如圓管,還可以設置特殊的粒子特效,做地形設計等等,只要你想要實現(xiàn)的效果,spline都可以實現(xiàn)。官方也提供了很多的案例,可以參考

    2023年04月10日
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  • UE4物體隨著樣條線(Spline)運動

    UE4物體隨著樣條線(Spline)運動

    一定要經(jīng)過起止點,若干個控制點用于控制曲線彎曲的方向,最終形成一條 光滑的曲線 。 由于貝塞爾曲線點太多了不好控制,一般每四個點做一次貝塞爾曲線。得到的若干段相鄰貝塞爾曲線的連接點需要共線且距離相同,即為 C1連續(xù) (一階連續(xù)可導)。 得到數(shù)學表達式如

    2024年02月11日
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  • UE5中物體(instancemesh)沿樣條線(spline)循環(huán)移動
  • 在UE4藍圖中利用樣條線組件(Spline)生成道路

    在UE4藍圖中利用樣條線組件(Spline)生成道路

    在場景中添加道路常用的有兩種 一種是在三方建模軟件(3Dmax Maya 等)建好后導入到UE中 第二種是在地形模式(Landscape)下設置地形的起伏形成道路或者做個 另一個還有“頂點繪制”,這個是給模型附加兩種材質(zhì),再根據(jù)模型的頂點分布,顯示一個隱藏一個,進而實現(xiàn)道路的

    2023年04月09日
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