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我正在尝试从 3D 空间中的一组给定点以 [[X1,Y1,Z1],[X2,Y2,Z2],.....] 之类的集合来近似表面，我发现这个非常好的库叫做geomdl 这非常接近表面。但我无法理解它的输入变量。我尝试了一组随机参数 size_u,size_v,degree_u,degree_v 并且它们运行良好，而另一组随机参数则不能有人请解释这些 u,v,size_u,size_v,degree_u,degree_v 是什么以及如何选择这些? 这是我正在使用的代码：-

from geomdl import fitting
import numpy as np
control_points = [[1,60,40],[1,40,35],[1,20,30],[1,10,20],[1,0,10],
              [5,60,40],[5,40,35],[5,20,30],[5,10,20],[5,0,10],
              [10,60,40],[10,40,35],[10,20,30],[10,10,20],[10,0,10],
              [15,60,40],[15,40,35],[15,20,30],[15,10,20],[15,0,10],
              [20,60,40],[20,40,35],[20,20,30],[20,10,20],[20,0,10]]
size_u=5
size_v=5
degree_u=3
degree_v=2
pts=np.array(geomdl.fitting.approximate_surface(control_points, size_u, size_v, degree_u, degree_v).evalpts)

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
ax.plot(pts.T[0], pts.T[1], pts.T[2],"ko")
for i in ["x", "y", "z"]:
    eval("ax.set_{:s}label('{:s}')".format(i, i))
plt.show()

输出图像

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