我是靠谱客的博主 可耐小白菜,最近开发中收集的这篇文章主要介绍离散点求曲率,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

离散点求曲率

第一步:离散点拟合函数
第二步:求一阶及二阶导,并带入求曲率公式。

import numpy as np
# x = 离散点x-axis坐标
# y = 离散点y-axis坐标
# x_target = 为拟合的函数采样点(这里是采样点的x-axis值)
# 第一步拟合函数
poly = np.polyfit(x, y, 3) # 拟合n次函数(这里为3次)
poly = np.poly1d(poly)
y_target = poly(x_target)
# 第二步求导
x_t = np.gradient(x_target) # x' 一阶导
xx_t = np.gradient(x_t) # x'' 二阶导
y_t = np.gradient(y_target) # y' 一阶导
yy_t = np.gradient(y_t)
# y'' 二阶导
curvature_val = np.abs(xx_t * y_t - x_t * yy_t) / (x_t * x_t + y_t * y_t) ** 1.5 # 求曲率公式

最后

以上就是可耐小白菜为你收集整理的离散点求曲率的全部内容,希望文章能够帮你解决离散点求曲率所遇到的程序开发问题。

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