Splines are one of the main methods of mathematically representing complicated shapes, which have become the primary technique in the fields of Computer Graphics (CG) and Computer-Aided Geometric Design (CAGD) for modeling complex surfaces. Among all, B\'ezier and Catmull-Rom splines are the most common in the sub-fields of engineering. In this paper, we focus on conversion between cubic B\'ezier and Catmull-Rom curve segments, rather than going through their properties. By deriving the conversion equations, we aim at converting the original set of the control points of either of the Catmull-Rom or B\'ezier cubic curves to a new set of control points, which corresponds to approximately the same shape as the original curve, when considered as the set of the control points of the other curve. Due to providing simple linear transformations of control points, the method is very simple, efficient, and easy to implement, which is further validated in this paper using some numerical and visual examples.


翻译:Spline 是数学代表复杂形状的主要方法之一, 它们已成为计算机图形和计算机辅助几何设计( CAGD) 模型复杂表面领域的主要技术。 包括 B\' ezier 和 Catmull- ROm 样条是工程子领域最常见的。 在本文中, 我们侧重于 B\' ezier 和 Catmull- Rom 曲线段之间的转换, 而不是通过它们的特性。 通过生成转换方程式, 我们的目标是将 Catmull- Rom 或 B\'ezier 立方曲线的原始控制点转换为一套新的控制点, 与原始曲线的形状大致相同, 当被视作其他曲线的控制点组时。 由于提供了简单的控制点线性转换, 方法非常简单、 有效且容易执行, 本文使用一些数字和视觉示例进一步验证了该方法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】基于TVM工具链的深度学习编译器 NNVM compiler发布
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年10月7日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月30日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月29日
VIP会员
相关VIP内容
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】基于TVM工具链的深度学习编译器 NNVM compiler发布
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年10月7日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员