Я пытаюсь сгладить увеличенные сегменты контура opencv. Я использую сглаженные сплайны, и я хотел бы начать и закончить сплайн в реальных точках данных. Я не слишком знаком с терминологией интерполяции и подгонки сплайнов, поэтому я не знаю, что искать.
Я хотел бы добиться чего-то похожего на красную диаграмму ниже, которая сглажена, и я хотел бы начать / закончить в тех же точках, где другие графики начинаются и заканчиваются. Я не против, чтобы он не проходил через оставшиеся точки данных, я бы предпочел контролировать величину сглаживания, но начало и конец нужно фиксировать. Можно ли этого достичь с помощью scipy.interpolate? Есть ли альтернативы?
Я нашел { ссылка }, который используется для оранжевого графика, который очень похож на версию splprep с s=0, то есть интерполяцию, но это также использует s = 0, поэтому я не вижу, как это помогает сглаживать.
Я также нашел { ссылка }, где коэффициентами манипулируют; опять же я не вижу, как это помогает в достижении моей цели. Коэффициенты, полученные в результате splprep со сглаживанием, уже ведут к начальным точкам красного графика.
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import splprep, splev, make_interp_spline
border_segment = 16 * np.asarray([[[2, 8], [2, 9], [2, 10], [2, 11], [1, 12], [0, 13], [0, 14], [0, 15], [1, 16], [2, 17], [2, 18]]])
plt.scatter( border_segment[0].T[0], border_segment[0].T[1] )
# With smoothing s<>0
tck, u = splprep(border_segment[0].T, u=None, s=border_segment[0].shape[0]*16, per=0)
u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), border_segment[0].shape[0]*16)
x_new, y_new = splev(u_new, tck, der=0)
plt.plot(x_new, y_new, color='red')
# With interpolation s=0
tck, u = splprep(border_segment[0].T, u=None, s=0.0, per=0)
x_new, y_new = splev(u_new, tck, der=0)
plt.plot(x_new, y_new, color='green')
# With boundary conditions, also see https://stackoverflow.com/a/47233842/4556546
l, r = [(1, (0, 0))], [(1, (0, 0))]
clamped_spline = make_interp_spline(u, np.array(border_segment[0].T).T, bc_type=(l, r))
x_new, y_new = clamped_spline(u_new).T
plt.plot(x_new, y_new, color='orange')
