使用python进行3D曲线拟合

Question

我正在尝试减少3D曲线的数据点数量，目前我有20000个点，并且我希望将其减少到2000个左右而又不会丢失太多信息。

我正在python上执行此操作。

举一个简单的例子，想想圆柱表面上的螺旋。

是否有任何内置功能可以做到这一点？

我尝试使用Ramer–Douglas–Peucker算法来简化直线，但是由于曲线的性质，对于每个数据点，忽略的最终图将不足。看到2D示例的图片，橙色是使用rdp生成的东西，绿色是我想要的。

我希望程序的输出是〜2000坐标的数组，仍然代表3D曲线的形状，但是它们不一定是原始坐标，我希望某些点过冲而另一些点过冲

谢谢您的帮助

更新： 最后，我选择做一些相当复杂的事情，但是给了我我想要的东西。我开始使用rdp算法来减少点数。然后，利用这些新信息，我将一条最合适的直线拟合到新的减少点之间的原始点的分布： 也就是说，如果算法``忽略''了13个点，则我拟合了从点0到点14的线，并对算法跳过了例如7个点的下一段进行了同样的处理，因此我将其从14拟合为22等。 拥有最合适的线后，我发现这些点是相交的线，或者如果这些线不相交，则是每条线中与另一条线最接近的点。 由于问题的性质，我不需要连续的数据，因此2000个“不连续的”段不是问题。 非常感谢您的帮助！

Answer 1

最后，我选择做一些相当复杂的事情，但是给了我我想要的东西。我开始使用rdp算法来减少点数。然后，利用这些新信息，我将一条最合适的直线拟合到新的减少点之间的原始点的范围：即，如果算法“忽略”了13个点，我将直线从点0拟合到点14，并做了对于算法跳过了例如7个点的下一个段，也是如此，因此我将其从14调整为22，以此类推。有了那些最合适的线，我发现这些点是相交的线，或者如果这些线不相交，则是最近的点在每一行到另一行。由于问题的性质，我不需要连续的数据，因此2000个“不连续的”段不是问题。非常感谢您的帮助！