如果bspline的PIA方法不起作用,可以尝试以下修改:
- 检查代码是否正确,例如计算矩阵、向量和多项式的方式是否正确。
- 检查输入数据是否正确。PIA方法在计算控制点时对输入数据有较高的要求。确保输入数据是连续的,并且没有任何重复的点。
- 尝试其他方法,如Levenberg-Marquardt算法或GN定位算法。这些方法也可以用于求解bspline曲线的控制点。
以下是使用Levenberg-Marquardt算法重新实现bspline曲线拟合的示例代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
def bspline(t, c, degree, knot):
n = len(knot)
p = degree
f = np.zeros_like(t)
for i in range(n-p-1):
if knot[i+1] <= t <= knot[i+p+1]:
f[i] = 1
if t == knot[n-1] and p == 0:
f[n-p-2] = 1
for k in range(2, p+2):
for i in range(n-k-p-1):
if knot[i+k+p] == knot[i+p]:
c1 = 0
else:
c1 = (t - knot[i+p])/(knot[i+k+p-1]-knot[i+p])*bspline(t, c, p, knot)
if knot[i+k+p+1] == knot[i+1+p]:
c2 = 0
else:
c2 = (knot[i+k+1]-t)/(knot[i+k+p+1]-knot[i+1+p])*bspline(t, c, p, knot)
f[i] = c1 + c2
return f.dot(c)
def residuals(c, t, y, degree, knot):
return bspline(t, c, degree, knot) - y
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