当前位置: 首页 > article >正文

Open CASCADE学习|根据给定的点集拟合一条B样条曲线

B样条曲线拟合在计算机图形学、计算机辅助设计(CAD)、逆向工程、数据分析等领域有着广泛的应用。例如,在CAD系统中,可以通过拟合B样条曲线来构建复杂的曲线模型;在数据分析中,可以使用B样条曲线对数据进行平滑和拟合,以揭示数据的内在规律。

数学原理

B样条曲线是通过控制点和基函数定义的。其数学表达式为:
C ( u ) = ∑ i = 0 n N i , p ( u ) P i \mathbf{C}(u) = \sum_{i=0}^{n} N_{i,p}(u) \mathbf{P}_i C(u)=i=0nNi,p(u)Pi
其中:

  • C ( u ) \mathbf{C}(u) C(u) 是曲线上的点。
  • N i , p ( u ) N_{i,p}(u) Ni,p(u) 是次数为 p p p 的B样条基函数。
    - P i \mathbf{P}_i Pi 是控制点。
  • u u u 是参数,通常在区间 [ 0 , 1 ] [0, 1] [0,1] 内。

B样条曲线的拟合过程可以看作是一个优化问题,目标是最小化曲线与给定点集之间的误差。通常使用最小二乘法来求解这个问题,即找到一组控制点和参数,使得曲线与点集之间的平方误差之和最小.

代码实现

void drawCurve(std::vector<gp_Pnt> points)
{
    if (points.size() < 4)
        return;

    // 创建原生数组(非Handle)
    TColgp_Array1OfPnt fitPoints(1, points.size()); // 注意OCCT数组从1开始索引
    for (int i = 0; i < points.size(); i++)
        fitPoints.SetValue(i + 1, points[i]);

    // 参数配置
    const int    DegMin      = 3;       // 最小曲线阶数
    const int    DegMax      = 5;       // 最大曲线阶数
    const double Tolerance3D = 1e-3;    // 三维空间容差
    const GeomAbs_Shape Continuity = GeomAbs_C2;  // 连续性等级

    // 初始化拟合器
    GeomAPI_PointsToBSpline fitter;
    fitter.Init(fitPoints,    // 输入点数组
                DegMin,       // 最小阶数
                DegMax,       // 最大阶数
                Continuity,   // 连续性要求
                Tolerance3D); // 拟合容差

    if (!fitter.IsDone()) {
        std::cerr << "B样条拟合失败!错误代码: " << fitter.Error() << std::endl;
        return;
    }

    // 获取拟合结果
    Handle(Geom_BSplineCurve) fittedCurve = fitter.Curve();

    // 创建边并显示
    TopoDS_Edge edge = BRepBuilderAPI_MakeEdge(fittedCurve);
    
    context->Remove(fitcurve, Standard_True);
    fitcurve = new AIS_Shape(edge);
    context->Display(fitcurve, 1, 1, Standard_True);
    view->FitAll();
}

这段代码是一个基于OCCT(Open CASCADE Technology)库的函数,用于根据给定的点集拟合一条B样条曲线,并将拟合结果在图形界面中显示出来。以下是对其功能和原理的详细分析:

功能概述

函数drawCurve的主要功能是接收一组三维空间点(std::vector<gp_Pnt>),利用OCCT的GeomAPI_PointsToBSpline类进行B样条曲线拟合,然后将拟合得到的曲线转换为边(TopoDS_Edge),并通过AIS_Shape在图形界面中显示出来。

代码原理分析

1. 输入点集检查
if (points.size() < 4)
    return;

首先检查输入点集的大小是否小于4,如果是,则直接返回,不进行后续操作。这是因为B样条曲线拟合通常需要至少一定数量的点才能有效进行。

2. 点集转换
TColgp_Array1OfPnt fitPoints(1, points.size());
for (int i = 0; i < points.size(); i++)
    fitPoints.SetValue(i + 1, points[i]);

将输入的std::vector<gp_Pnt>点集转换为OCCT的TColgp_Array1OfPnt类型,这是OCCT中用于存储点集的数组类型。注意OCCT的数组索引从1开始,因此在循环中将索引i加1。

3. 参数配置
const int    DegMin      = 3;       // 最小曲线阶数
const int    DegMax      = 5;       // 最大曲线阶数
const double Tolerance3D = 1e-3;    // 三维空间容差
const GeomAbs_Shape Continuity = GeomAbs_C2;  // 连续性等级

设置B样条曲线拟合的相关参数:

  • DegMinDegMax:分别指定B样条曲线的最小和最大阶数。阶数决定了曲线的复杂度和灵活性。
  • Tolerance3D:三维空间中的容差,用于控制拟合的精度。拟合结果与原始点集的最大偏差不应超过此容差。
  • Continuity:指定曲线的连续性等级,这里设置为GeomAbs_C2,即二阶连续,意味着曲线在各段连接处具有连续的二阶导数。
4. 初始化拟合器并进行拟合
GeomAPI_PointsToBSpline fitter;
fitter.Init(fitPoints, DegMin, DegMax, Continuity, Tolerance3D);

创建GeomAPI_PointsToBSpline对象fitter,并调用其Init方法进行初始化,传入点集和上述参数。GeomAPI_PointsToBSpline类是OCCT中用于根据点集生成B样条曲线的工具,它会根据输入的点和参数自动计算出最佳拟合的B样条曲线。

5. 拟合结果检查
if (!fitter.IsDone()) {
    std::cerr << "B样条拟合失败!错误代码: " << fitter.Error() << std::endl;
    return;
}

检查拟合是否成功完成。如果IsDone返回false,说明拟合失败,输出错误信息并返回。

6. 获取拟合曲线并创建边
Handle(Geom_BSplineCurve) fittedCurve = fitter.Curve();
TopoDS_Edge edge = BRepBuilderAPI_MakeEdge(fittedCurve);

从拟合器中获取拟合得到的B样条曲线(Geom_BSplineCurve类型),并使用BRepBuilderAPI_MakeEdge将其转换为拓扑边(TopoDS_Edge)。这样可以方便地在OCCT的图形界面中进行显示。

7. 显示拟合曲线
context->Remove(fitcurve, Standard_True);
fitcurve = new AIS_Shape(edge);
context->Display(fitcurve, 1, 1, Standard_True);
view->FitAll();
  • 首先移除之前显示的拟合曲线(如果存在)。
  • 创建一个新的AIS_Shape对象fitcurve,将拟合得到的边作为参数传入。
  • 调用context->Display方法将新的拟合曲线显示在图形界面中。
  • 最后调用view->FitAll()调整视图,使所有显示内容完整地呈现在视口中。

总结

这段代码通过OCCT库实现了根据给定点集拟合B样条曲线并显示的功能。其核心是利用GeomAPI_PointsToBSpline类进行曲线拟合,同时对拟合结果进行适当的处理和显示。代码结构清晰,参数配置合理,能够有效地完成曲线拟合任务并在图形界面中直观地展示结果。


http://www.kler.cn/a/610245.html

相关文章:

  • MATLAB导入Excel数据
  • 【论文精读-图像恢复】 All-In-One Image Restoration for Unknown Corruption
  • Kotlin 协程官方文档知识汇总(二)
  • MySQL 和 Redis 数据一致性解决方案
  • 字节码生成技术
  • springboot启动事件CommandLineRunner使用
  • HarmonyOS Next~鸿蒙应用框架开发实战:Ability Kit与Accessibility Kit深度解析
  • BFS专项练习 —— 蓝桥杯刷题
  • SICAR 标准 KUKA 机器人标准功能块说明手册
  • Linux操作系统7- 线程同步与互斥7(RingQueue环形队列生产者消费者模型改进)
  • 瑞数信息《BOTS自动化威胁报告》正式发布
  • mybatis笔记(下)
  • LLVM学习-DragonEgg工具
  • 3D编辑器:开启虚拟世界的创意大门
  • 基于python+django的商城网站-电子商城管理系统源码+运行
  • 什么是数据密集型,什么是计算密集型,以及这两者有什么关联和区别
  • CPP从入门到入土之类和对象Ⅲ
  • 英伟达与通用汽车深化合作,澳特证券am broker助力科技投资
  • STM32 - 在机器人、自动化领域,LL库相比HAL优势明显
  • C# 责任链模式全面讲解:设计思想与实际应用