贝塞尔曲线是一种在计算机图形学和数学中广泛使用的参数化曲线，它提供了对形状的精细控制，特别是在曲线拟合和路径设计中。本资源包含MATLAB源码，用于实现从一阶到八阶的贝塞尔曲线拟合，以及一个拟合后评价标准的文档。 一、贝塞尔曲线基础 贝塞尔曲线由法国工程师Pierre Bézier于1962年提出，它基于控制点来定义。一阶贝塞尔曲线是线性，二阶是二次曲线，而高阶曲线则可以构建出更复杂的形状。对于n阶贝塞尔曲线，需要n+1个控制点来定义。这些曲线的特性在于它们通过首尾两个控制点，并且随着阶数的增加，曲线更好地逼近中间的控制点。 二、MATLAB实现 MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具，其脚本语言非常适合进行这样的曲线拟合工作。`myBezier_ALL.m`文件很可能是包含了从一阶到八阶贝塞尔曲线的生成函数。这些函数可能接收控制点的坐标作为输入，然后通过贝塞尔曲线的数学公式计算出对应的参数曲线。MATLAB中的贝塞尔曲线可以通过`bezier`函数或直接使用矩阵运算来实现。 三、贝塞尔曲线拟合 拟合过程通常涉及找到一组控制点，使得生成的贝塞尔曲线尽可能接近给定的一系列数据点。这可能通过优化算法，如梯度下降或遗传算法来实现。在`myBezier_ALL.m`中，可能包含了一个或多个函数来执行这个过程，尝试最小化曲线与数据点之间的距离或误差。 四、拟合的评价标准 "拟合的评价标准.doc"文档可能详述了如何评估拟合的好坏。常见的评价标准包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或者R²分数。这些指标可以量化拟合曲线与实际数据点之间的偏差程度。MSE和RMSE衡量的是平均误差的平方，而R²分数表示模型解释了数据变异性的比例，值越接近1表示拟合越好。 五、应用领域 贝塞尔曲线在多个领域有广泛应用，包括但不限于CAD设计、游戏开发、动画制作、图像处理和工程计算。MATLAB源码的提供，对于学习和研究贝塞尔曲线的特性和拟合方法，或者在项目中创建平滑曲线路径，都是非常有价值的资源。 这份MATLAB源码和相关文档为理解并实践贝塞尔曲线拟合提供了一个完整的工具集。通过学习和利用这些材料，用户不仅可以掌握贝塞尔曲线的基本概念，还能深入理解如何在实际问题中运用它们进行曲线拟合和评估。

这个基于 GUI 的代码执行存储为 ASF/AMC 文件格式的运动捕捉数据的有损编码。 1）阅读文件“0-Readme-Help How to Use the System_QBC.pdf” 2) 运行脚本“mainguiqbc.m” 参考： Murtaza Ali Khan，“使用多维二次贝塞尔曲线分解拟合方法压缩运动捕捉信号的有效算法”，多维系统和信号处理，Springer 期刊，2014 年 8 月。 DOI 10.1007/s11045-014-0293-4。 http://link.springer.com/article/10.1007/s11045-014-0293-4

Image_inpainting Based on bezier curve fitting to fill the structure information + criminisi image inpainting algorithm. 使用教程参考： /程序/bezier曲线拟合+criminisi填补最终版/使用教程.mp4

有关三次贝塞尔曲线拟合，拟合效果可控！本资源是来源于外国作者，所以资料的质量非常好，matlab解释很详细明了！

python实现的贝塞尔曲线拟合，有测试数据

matlab源码，实现1-8阶贝塞尔(bezier)曲线拟合。另外附了一个拟合后的评价标准，sse，rmse等的说明(感谢hitwyb)

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贝塞尔曲线拟合多边形，本来以为是很标准的算法，必然有Python的现成库存在，但搜了几天下来，竟然没有一个。 csdn上有一个版本，是基于某篇文章修改的python版本，但算法有错。 该文章的地址在此：https://blog.csdn.net/sky_pjf/article/details/52816750 我下载了此版本，并做了修改，现在上传的是正确的版本。 控制点的选取和实现思路，都是从该文章来的。 效果还比较好，希望对大家有帮助。