n 阶贝塞尔曲线计算公式实现

本文介绍了n阶贝塞尔曲线的计算公式,并通过分析不同阶数时的系数规律,总结出a、b、c的取值规则,特别地,a值的变化遵循杨辉三角。接着,文章给出了使用Java实现n阶贝塞尔曲线的示例代码,可用于Android自定义控件中。

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n 阶贝塞尔曲线计算公式实现

关于贝塞尔曲线是什么,可以用来做什么,这里就不再介绍,如果你还不了解,可以先去看看下面这篇文章:贝塞尔曲线扫盲

1. 效果参考

2. 思路解析

百度百科上给出的一般参数公式是这样的:
给定点 P0,P1,P2, … ,Pn,其贝塞尔曲线公式如下(即贝塞尔曲线上的点 B(t) 可由如下公式计算得到):
这里写图片描述

可以看出其公式是由一个格式固定的表达式之和来表示,这个表达式就是关键:
这里写图片描述
该表达式可分为四个部分看:

  • 从 i 递增到 n 的常数部分
  • Pi 坐标部分
  • (1 - t)^(n - i)
  • t^i
    可以看出这四部分都与 i 的值相关,此外 t 值的计算方式为:i/(n+1)
如果直接从上面的公式上找规律比较抽象,那就从具体的例子中找规律吧:

设 Bt 为要计算的贝塞尔曲线上的坐标,N 为控制点个数,P0,P1,P2..Pn 为贝塞尔曲线控制点的坐标,当 N 值不同时有如下计算公式:
如 N 为 3 表示贝塞尔曲线的控制点有 3 个点,这时 n 为 2 ,这三个点分别用 P0,P1,P2 表示。

  • N = 3: P = (1-t)^2*P0 + 2*(1-t)*t*P1 + t^2*P2
  • N = 4: P = (1-t)^3*P0 + 3*(1-t)^2*t*P1 + 3(1-t)*t^2*P2 + t^3*P3
  • N = 5: P = (1-t)^4*P0 + 4*(1-t)^3*t*P1 + 6(1-t)^2*t^2*P2 + 4*(1-t)*t^3*P3 + t^4*P4

将贝塞尔曲线一般参数公式中的表达式用如下方式表示:
设有常数 a,b 和 c,则该表达式可统一表示为如下形式:
a * (1 - t)^b * t^c * Pn;

分析当 N 分别为3,4,5 时对应 a,b,c 的值:
如 N = 3 时,公式有三个表达式,第一个表达式为 (1-t)^2*P0,其对应 a,b,c 值分别为:1,2,0

  • N = 3:   1,2,0   2,1,1   1,0,2
    a: 1 2 1
    b: 2 1 0
    c: 0 1 2
  • N = 4:   1,3,0   3,2,1   3,1,2   1,0,3
    a: 1 3 3 1
    b: 3 2 1 0
    c: 0 1 2 3
  • N = 5:   1,4,0   4,3,1   6,2,2   4,1,3   1,0,4
    a: 1 4 6 4 1
    b: 4 3 2 1 0
    c: 0 1 2 3 4

根据上面的分析就可以总结出 a,b,c 对应的取值规则:

  • b: (N - 1) 递减到 0 (b 为 1-t 的幂)
  • c: 0 递增到 (N - 1) (c 为 t 的幂)
  • a: 在 N 分别为 1,2,3,4,5 时将其值用如下形式表示:
    N=1:———1
    N=2:——–1  1
    N=3:——1  2  1
    N=4:—–1  3  3  1
    N=5:—1  4  6  4  1
    a 值的改变规则为: 杨辉三角
3. 使用 java 来实现

接下来就实现它:先再来一个例子
比如计算控制点坐标分别为:P0(3,8),P1(2,3),P2(2,7),想要返回 10 个在贝塞尔曲线上的点,用 java 可以这样写:

float[] p0 = {3, 8};
        float[] p1 = {4, 3};
        float[] p2 = {2, 7};
        float[][] result = new float[10][2];
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            float t = i / 10;
            result[i][0] = (float) (1 * Math.pow(1 - t, 2) * Math.pow(t, 0) * p0[0] + 2 * Math.pow(1 - t, 1) * Math.pow(t, 1) * p1[0] + 1 * Math.pow(1 - t, 0) * Math.pow(t, 2) * p2[0]);
            result[i][1] = (float) (1 * Math.pow(1 - t, 2) * Math.pow(t, 0) * p0[1] + 2 * Math.pow(1 - t, 1) * Math.pow(t, 1) * p1[1] + 1 * Math.pow(1 - t, 0) * Math.pow(t, 2) * p2[1]);
        }

好了,最后的计算方法是下面这个:

     /**
     * @param poss      贝塞尔曲线控制点坐标
     * @param precision 精度,需要计算的该条贝塞尔曲线上的点的数目
     * @return 该条贝塞尔曲线上的点(二维坐标)
     */
public float[][] calculate(float[][] poss, int precision) {

        //维度,坐标轴数(二维坐标,三维坐标...)
        int dimersion = poss[0].length;

        //贝塞尔曲线控制点数(阶数)
        int number = poss.length;

        //控制点数不小于 2 ,至少为二维坐标系
        if (number < 2 || dimersion < 2)
            return null;

        float[][] result = new float[precision][dimersion];

        //计算杨辉三角
        int[] mi = new int[number];
        mi[0] = mi[1] = 1;
        for (int i = 3; i <= number; i++) {

            int[] t = new int[i - 1];
            for (int j = 0; j < t.length; j++) {
                t[j] = mi[j];
            }

            mi[0] = mi[i - 1] = 1;
            for (int j = 0; j < i - 2; j++) {
                mi[j + 1] = t[j] + t[j + 1];
            }
        }

        //计算坐标点
        for (int i = 0; i < precision; i++) {
            float t = (float) i / precision;
            for (int j = 0; j < dimersion; j++) {
                float temp = 0.0f;
                for (int k = 0; k < number; k++) {
                    temp += Math.pow(1 - t, number - k - 1) * poss[k][j] * Math.pow(t, k) * mi[k];
                }
                result[i][j] = temp;
            }
        }

        return result;
    }

在 android 中继承 View 然后重写 onDraw 方法,在 Activity 绑定的布局文件中加入该自定义 View ,调用 calculate 方法就可以画出来任意阶的贝塞尔曲线啦。

........
    // calculate 方法在 BezierImpl 中实现
    private BezierImpl bezier = new BezierImpl();
    private Paint paint = new Paint();
    float[][] poss = {
            {353.0f, 383.0f},
            {670.0f, 266.0f},
            {403.0f, 128.0f},
            {148.0f, 369.0f},
            {400.0f, 513.0f},
            {564.0f, 503.0f},
            {582.0f, 378.0f},
            {682.0f, 878.0f},
            {182.0f, 878.0f}
    };

    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        float x0, y0, x, y;
        paint.setColor(Color.DKGRAY);
        paint.setStrokeWidth(3.0f);
        x0 = poss[0][0];
        y0 = poss[0][1];
        for (int i = 1; i < poss.length; i++) {
            x = poss[i][0];
            y = poss[i][1];
            canvas.drawLine(x0, y0, x, y, paint);
            x0 = x;
            y0 = y;
        }

        paint.setColor(Color.RED);
        paint.setStrokeWidth(5.0f);
        float[][] po = bezier.calculate(poss, 500);
        x0 = po[0][0];
        y0 = po[0][1];
        for (int i = 1; i < 500; i++) {
            x = po[i][0];
            y = po[i][1];
            canvas.drawLine(x0, y0, x, y, paint);
            x0 = x;
            y0 = y;
        }
    }
    ...........

最后贴一个最近在做的一个自定义 View(GummyView),使用了到了贝塞尔曲线,用了上面的方法,有兴趣的话可以 Fork 或给我留言 >.<。
地址:DuanJiaNing/GummyView

目前实现的效果是这样的:

END

<think>好的,我现在需要帮助用户了解或实现n贝塞尔曲线的相关知识或算法。首先,我应该先回顾一下贝塞尔曲线的基础知识,确保自己理解正确,然后再考虑如何解释清楚算法实现。 用户提到的引用中有关于递归算法和高贝塞尔曲线实现,比如引用[2]和[4]提到递归计算控制点的加权平均。这可能涉及到贝塞尔曲线的递推公式,也就是德卡斯特里奥算法。我需要确认这个算法的具体步骤,以及如何用代码实现它。 其次,用户需要n实现,而不仅仅是三。所以,应该考虑通用的方法,能够处理任意数量的控制点。递归方法可能是一个选择,但递归在编程中的效率问题需要考虑,尤其是当控制点很多时。或者是否可以用迭代的方式来实现? 然后,参考引用[5]中的参数公式,贝塞尔曲线的通用公式是B(t) = Σ (C(n,i) * (1-t)^(n-i) * t^i * Pi),其中i从0到n。这可能需要计算组合数,也就是二项式系数。这对于编程实现来说,可以预先计算这些系数,或者在循环中动态计算。 接下来,我需要确定如何将数学公式转化为代码。例如,Python中的实现可能需要遍历每个t值,计算对应的B(t)坐标。对于每个t,需要遍历所有控制点计算相应的组合数、权重,然后加权求和。 同时,用户提供的示例中,引用了递归算法。比如引用[2]提到高贝塞尔曲线通过递归计算控制点的加权平均。这里可能指的是德卡斯特里奥算法,该算法通过线性插值递归地减少控制点的数量,直到得到曲线上的点。这种方法虽然直观,但递归深度可能较大,需要注意栈溢出的问题,或者考虑转换为迭代方法。 另外,用户可能关心算法的效率问题。直接根据公式计算每个点的复杂度是O(n^2)吗?而德卡斯特里奥算法的时间复杂度如何?可能需要比较这两种方法的优劣,或者根据不同的应用场景选择合适的方法。 现在,我应该组织回答的结构。首先解释贝塞尔曲线的定义和数学公式,然后介绍递归算法(德卡斯特里奥)的实现步骤,接着给出具体的代码示例,比如用Python实现。同时,可以比较递归和基于公式直接计算的方法,讨论它们的优缺点,以及适用场景。 在代码实现部分,需要确保正确性。比如,递归函数可能接受控制点列表和参数t,然后逐层递归,直到只剩一个点。例如,对于n贝塞尔曲线,每次递归都将控制点数量减一,直到剩下一个点作为结果。这需要正确实现递归的终止条件和每一步的线性插值。 测试用例也是重要的,比如用三贝塞尔曲线控制点验证代码是否正确。例如,当控制点数量为3时,是否能得到正确的曲线参数方程。 最后,用户可能需要相关的应用问题,比如性能优化、应用场景等。因此,在相关问题部分,可以提出如何优化递归算法贝塞尔曲线的应用实例、不同数对曲线形状的影响等问题。 现在,需要检查是否有遗漏的要点,比如贝塞尔曲线的性质(如端点性质、凸包性等),或者不同实现方法的比较。不过用户的问题主要集中在算法实现上,所以可以侧重在实现步骤和代码。 另外,确保数学公式的格式正确,使用$$...$$和$...$,并且按照用户的要求,行内公式用$,独立公式单独成段。例如,n贝塞尔曲线的公式应该用独立公式,而组合数等用行内公式。 最后,引用相关的站内引用,确保在回答中正确标注来源,如引用[2]和[5]提到的参数公式,引用[4]的Java实现等。</think>### n贝塞尔曲线算法实现 #### 1. 数学原理 n贝塞尔曲线由$n+1$个控制点定义($P_0,P_1,\ldots,P_n$),曲线上任意一点$B(t)$的参数方程为: $$ B(t) = \sum_{i=0}^{n} \binom{n}{i}(1-t)^{n-i}t^i P_i \quad (0 \leq t \leq 1) $$ 其中组合数$\binom{n}{i}$表示二项式系数[^5]。 #### 2. 递归算法实现(德卡斯特里奥算法) 通过线性插值的递归方式逐步逼近曲线上的点: 1. **递归终止条件**:当只剩一个点时,返回该点 2. **递归步骤**:对相邻控制点进行线性插值 $$ P_k^{(i)}(t) = (1-t)P_k^{(i-1)}(t) + tP_{k+1}^{(i-1)}(t) $$ 其中$i$表示递归层数,$k$为当前层索引[^2][^4] #### 3. Python实现代码 ```python def bezier_curve(points, t): if len(points) == 1: return points[0] new_points = [] for i in range(len(points)-1): x = (1 - t) * points[i][0] + t * points[i+1][0] y = (1 - t) * points[i][1] + t * points[i+1][1] new_points.append((x, y)) return bezier_curve(new_points, t) # 生成完整曲线 def generate_curve(control_points, num=100): return [bezier_curve(control_points, t/num) for t in range(num+1)] ``` #### 4. 算法分析 | 实现方式 | 时间复杂度 | 优点 | 缺点 | |---------|----------|------|------| | 递归算法 | $O(n^2)$ | 直观易理解 | 递归深度受限 | | 公式计算 | $O(n^2)$ | 直接计算 | 需要预计算组合数 | #### 5. 应用示例 ```python # 测试三贝塞尔曲线 control_points = [(0,0), (1,2), (3,3), (4,1)] curve_points = generate_curve(control_points) # 可视化(需安装matplotlib) import matplotlib.pyplot as plt x = [p[0] for p in curve_points] y = [p[1] for p in curve_points] plt.plot(x, y, 'b-') plt.plot(*zip(*control_points), 'ro--') plt.show() ```
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