视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。 棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。 提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。 首先，通过OTSU阈值算法对RGB color.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。 。），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。 通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。 首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。 另外，需要形态学处理以滤出小的噪声区域。 其次，水平样条用于分割二值图像。 作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。 第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。 最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。 如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

一个基于C#利用 a set of 2D points 绘制Cubic Spline曲线的源码例子。

2d_spline_cpp gsl 库没有任何 2d 插值例程。 在这里，我通过 cython 为 scipy 2d 插值例程 RectBivariateSpline 提供了一个 C++ 接口。 Scipy 使用 P. Dierckx 的 fitpack，请参见 。 我包装的两个 fortran 子程序是 splev 和 bispeu。 我在 netlib 上找不到 bispeu，这里的 fortran 代码取自的 scipy 源文件。 1d 和 2d 样条以 python/numpy/cython 速度设置，但以 c++/fortran 速度评估。 Personnaly 我使用 2d 样条和微分方程求解器，它需要在单个点重复样条评估，但可能在 (x,y) 处评估样条，其中 x 和 y 是数组，只需调用一次 fortran 子程序。 您必须修改 scipy_spline_1d 和 sc

格兰杰因果matlab代码样条-怪人因果关系 通过时间平滑来减少Granger因果分析中参数估计的过程。 如A过程中所述，使用条件Granger因果关系的修改版本来推断网络的代码，以通过时间平滑来提高Granger因果分析的能力。 必须按照以下方式执行： 巴尼特（Barnett，L.），塞斯（AK），2014年。 J.神经科学。 方法223，50-68。 doi：10.1016 / j.jneumeth.2013.10.018。 。 提供了三个示例仿真： 示例1）main_sim_1N_high_freq.m示例2）main_sim_1N_low_freq.m示例3）main_sim_9N.m 示例1和2分别拟合了一个由高频或低频控制的信号的模型。 示例3使网络适合于包含9个信号的多元系统。 要执行示例，请在MATLAB命令行中调用simualtion： >> main_sim_1N_high_freq

使用 Rocket Lasso 的新网格到样条线工具，将网格中的边、多边形和轮廓解锁为参数样条线。通过字段、选择标签、角度阈值和来自任何网格的面向角度，准确地在您想要的位置创建样条线。甚至可以从动画网格 中提取样条曲线，其中通过直接贴在角色表面的样条曲线释放出更多的力量。最喜欢的 3rd 方渲染器没有像 Sketch & Toon 这样的东西？通过勾勒模型轮廓、查找硬边、仅显示正面或背面或简单地绘制每个多边形来 创建复杂的风格化外观。通过在样条曲线上利用 C4D 的原生 Hair Render 或 Sketch & Toon 的速度来加速您的最终渲染。或者使用通过您最喜欢的 3rd 方渲染器渲染样条线的惊人速度。

js样条 用于演示样条插值的 Javascript 库 此处托管的示例页面 - （至少，它是在 2014 年 2 月 12 日托管的...）

C#_CAD二次开发_快速选择dwg中的所有多段线Polyline和样条曲线Spline.cpp（两个函数）

vb开发的在excel中使用，三次样条插值，使用方便，插值结果可靠。Cubic Spline

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