Есть ли хорошие библиотеки для решения кубических сплайнов на С++?

Попробуйте библиотеку Cubic B-Spline:

• https://github.com/NCAR/bspline

и АЛГЛИБ:

• http://www.alglib.net/interpolation/spline3.php

Напишите свой собственный. Вот spline() функция, которую я написал на основе отличной вики. алгоритм:

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;

using vec = vector<double>;

struct SplineSet{
    double a;
    double b;
    double c;
    double d;
    double x;
};

vector<SplineSet> spline(vec &x, vec &y)
{
    int n = x.size()-1;
    vec a;
    a.insert(a.begin(), y.begin(), y.end());
    vec b(n);
    vec d(n);
    vec h;

    for(int i = 0; i < n; ++i)
        h.push_back(x[i+1]-x[i]);

    vec alpha;
    alpha.push_back(0);
    for(int i = 1; i < n; ++i)
        alpha.push_back( 3*(a[i+1]-a[i])/h[i] - 3*(a[i]-a[i-1])/h[i-1]  );

    vec c(n+1);
    vec l(n+1);
    vec mu(n+1);
    vec z(n+1);
    l[0] = 1;
    mu[0] = 0;
    z[0] = 0;

    for(int i = 1; i < n; ++i)
    {
        l[i] = 2 *(x[i+1]-x[i-1])-h[i-1]*mu[i-1];
        mu[i] = h[i]/l[i];
        z[i] = (alpha[i]-h[i-1]*z[i-1])/l[i];
    }

    l[n] = 1;
    z[n] = 0;
    c[n] = 0;

    for(int j = n-1; j >= 0; --j)
    {
        c[j] = z [j] - mu[j] * c[j+1];
        b[j] = (a[j+1]-a[j])/h[j]-h[j]*(c[j+1]+2*c[j])/3;
        d[j] = (c[j+1]-c[j])/3/h[j];
    }

    vector<SplineSet> output_set(n);
    for(int i = 0; i < n; ++i)
    {
        output_set[i].a = a[i];
        output_set[i].b = b[i];
        output_set[i].c = c[i];
        output_set[i].d = d[i];
        output_set[i].x = x[i];
    }
    return output_set;
}

int main()
{
    vec x(11);
    vec y(11);
    for(int i = 0; i < x.size(); ++i)
    {
        x[i] = i;
        y[i] = sin(i);
    }

    vector<SplineSet> cs = spline(x, y);
    for(int i = 0; i < cs.size(); ++i)
        cout << cs[i].d << "\t" << cs[i].c << "\t" << cs[i].b << "\t" << cs[i].a << endl;
}

Мне пришлось написать сплайн-процедуру для «сущности», которая следовала по пути (ряду соединенных путевых точек) в игре, над которой я работаю.

Я создал базовый класс для обработки «SplineInterface» и создал два производных класса, один из которых основан на классической технике сплайнов (например, Sedgewick/Algorithms), а второй — на основе сплайнов Безье.

Вот код. Это единый заголовочный файл, содержащий все классы сплайнинга:

#ifndef __SplineCommon__
#define __SplineCommon__

#include "CommonSTL.h"
#include "CommonProject.h"
#include "MathUtilities.h"

/* A Spline base class. */
class SplineBase
{
private:
   vector<Vec2> _points;
   bool _elimColinearPoints;

protected:


protected:
   /* OVERRIDE THESE FUNCTIONS */
   virtual void ResetDerived() = 0;

   enum
   {
      NOM_SIZE = 32,
   };

public:

   SplineBase()
   {
      _points.reserve(NOM_SIZE);
      _elimColinearPoints = true;
   }

   const vector<Vec2>& GetPoints() { return _points; }
   bool GetElimColinearPoints() { return _elimColinearPoints; }
   void SetElimColinearPoints(bool elim) { _elimColinearPoints = elim; }


   /* OVERRIDE THESE FUNCTIONS */
   virtual Vec2 Eval(int seg, double t) = 0;
   virtual bool ComputeSpline() = 0;
   virtual void DumpDerived() {}

   /* Clear out all the data.
    */
   void Reset()
   {
      _points.clear();
      ResetDerived();
   }

   void AddPoint(const Vec2& pt)
   {
      // If this new point is colinear with the two previous points,
      // pop off the last point and add this one instead.
      if(_elimColinearPoints && _points.size() > 2)
      {
         int N = _points.size()-1;
         Vec2 p0 = _points[N-1] - _points[N-2];
         Vec2 p1 = _points[N] - _points[N-1];
         Vec2 p2 = pt - _points[N];
         // We test for colinearity by comparing the slopes
         // of the two lines.  If the slopes are the same,
         // we assume colinearity.
         float32 delta = (p2.y-p1.y)*(p1.x-p0.x)-(p1.y-p0.y)*(p2.x-p1.x);
         if(MathUtilities::IsNearZero(delta))
         {
            _points.pop_back();
         }
      }
      _points.push_back(pt);
   }

   void Dump(int segments = 5)
   {
      assert(segments > 1);

      cout << "Original Points (" << _points.size() << ")" << endl;
      cout << "-----------------------------" << endl;
      for(int idx = 0; idx < _points.size(); ++idx)
      {
         cout << "[" << idx << "]" << "  " << _points[idx] << endl;
      }

      cout << "-----------------------------" << endl;
      DumpDerived();

      cout << "-----------------------------" << endl;
      cout << "Evaluating Spline at " << segments << " points." << endl;
      for(int idx = 0; idx < _points.size()-1; idx++)
      {
         cout << "---------- " << "From " <<  _points[idx] << " to " << _points[idx+1] << "." << endl;
         for(int tIdx = 0; tIdx < segments+1; ++tIdx)
         {
            double t = tIdx*1.0/segments;
            cout << "[" << tIdx << "]" << "   ";
            cout << "[" << t*100 << "%]" << "   ";
            cout << " --> " << Eval(idx,t);
            cout << endl;
         }
      }
   }
};

class ClassicSpline : public SplineBase
{
private:
   /* The system of linear equations found by solving
    * for the 3 order spline polynomial is given by:
    * A*x = b.  The "x" is represented by _xCol and the
    * "b" is represented by _bCol in the code.
    *
    * The "A" is formulated with diagonal elements (_diagElems) and
    * symmetric off-diagonal elements (_offDiagElemns).  The
    * general structure (for six points) looks like:
    *
    *
    *  |  d1  u1   0   0   0  |      | p1 |    | w1 |
    *  |  u1  d2   u2  0   0  |      | p2 |    | w2 |
    *  |  0   u2   d3  u3  0  |   *  | p3 |  = | w3 |
    *  |  0   0    u3  d4  u4 |      | p4 |    | w4 |
    *  |  0   0    0   u4  d5 |      | p5 |    | w5 |
    *
    *
    *  The general derivation for this can be found
    *  in Robert Sedgewick's "Algorithms in C++".
    *
    */
   vector<double> _xCol;
   vector<double> _bCol;
   vector<double> _diagElems;
   vector<double> _offDiagElems;
public:
   ClassicSpline()
   {
      _xCol.reserve(NOM_SIZE);
      _bCol.reserve(NOM_SIZE);
      _diagElems.reserve(NOM_SIZE);
      _offDiagElems.reserve(NOM_SIZE);
   }

   /* Evaluate the spline for the ith segment
    * for parameter.  The value of parameter t must
    * be between 0 and 1.
    */
   inline virtual Vec2 Eval(int seg, double t)
   {
      const vector<Vec2>& points = GetPoints();

      assert(t >= 0);
      assert(t <= 1.0);
      assert(seg >= 0);
      assert(seg < (points.size()-1));

      const double ONE_OVER_SIX = 1.0/6.0;
      double oneMinust = 1.0 - t;
      double t3Minust = t*t*t-t;
      double oneMinust3minust = oneMinust*oneMinust*oneMinust-oneMinust;
      double deltaX = points[seg+1].x - points[seg].x;
      double yValue = t * points[seg + 1].y +
      oneMinust*points[seg].y +
      ONE_OVER_SIX*deltaX*deltaX*(t3Minust*_xCol[seg+1] - oneMinust3minust*_xCol[seg]);
      double xValue = t*(points[seg+1].x-points[seg].x) + points[seg].x;
      return Vec2(xValue,yValue);
   }


   /* Clear out all the data.
    */
   virtual void ResetDerived()
   {
      _diagElems.clear();
      _bCol.clear();
      _xCol.clear();
      _offDiagElems.clear();
   }


   virtual bool ComputeSpline()
   {
      const vector<Vec2>& p = GetPoints();


      _bCol.resize(p.size());
      _xCol.resize(p.size());
      _diagElems.resize(p.size());

      for(int idx = 1; idx < p.size(); ++idx)
      {
         _diagElems[idx] = 2*(p[idx+1].x-p[idx-1].x);
      }
      for(int idx = 0; idx < p.size(); ++idx)
      {
         _offDiagElems[idx] = p[idx+1].x - p[idx].x;
      }
      for(int idx = 1; idx < p.size(); ++idx)
      {
         _bCol[idx] = 6.0*((p[idx+1].y-p[idx].y)/_offDiagElems[idx] -
                           (p[idx].y-p[idx-1].y)/_offDiagElems[idx-1]);
      }
      _xCol[0] = 0.0;
      _xCol[p.size()-1] = 0.0;
      for(int idx = 1; idx < p.size()-1; ++idx)
      {
         _bCol[idx+1] = _bCol[idx+1] - _bCol[idx]*_offDiagElems[idx]/_diagElems[idx];
         _diagElems[idx+1] = _diagElems[idx+1] - _offDiagElems[idx]*_offDiagElems[idx]/_diagElems[idx];
      }
      for(int idx = (int)p.size()-2; idx > 0; --idx)
      {
         _xCol[idx] = (_bCol[idx] - _offDiagElems[idx]*_xCol[idx+1])/_diagElems[idx];
      }
      return true;
   }
};

/* Bezier Spline Implementation
 * Based on this article:
 * http://www.particleincell.com/blog/2012/bezier-splines/
 */
class BezierSpine : public SplineBase
{
private:
   vector<Vec2> _p1Points;
   vector<Vec2> _p2Points;
public:
   BezierSpine()
   {
      _p1Points.reserve(NOM_SIZE);
      _p2Points.reserve(NOM_SIZE);
   }

   /* Evaluate the spline for the ith segment
    * for parameter.  The value of parameter t must
    * be between 0 and 1.
    */
   inline virtual Vec2 Eval(int seg, double t)
   {
      assert(seg < _p1Points.size());
      assert(seg < _p2Points.size());

      double omt = 1.0 - t;

      Vec2 p0 = GetPoints()[seg];
      Vec2 p1 = _p1Points[seg];
      Vec2 p2 = _p2Points[seg];
      Vec2 p3 = GetPoints()[seg+1];

      double xVal = omt*omt*omt*p0.x + 3*omt*omt*t*p1.x +3*omt*t*t*p2.x+t*t*t*p3.x;
      double yVal = omt*omt*omt*p0.y + 3*omt*omt*t*p1.y +3*omt*t*t*p2.y+t*t*t*p3.y;
      return Vec2(xVal,yVal);
   }

   /* Clear out all the data.
    */
   virtual void ResetDerived()
   {
      _p1Points.clear();
      _p2Points.clear();
   }


   virtual bool ComputeSpline()
   {
      const vector<Vec2>& p = GetPoints();

      int N = (int)p.size()-1;
      _p1Points.resize(N);
      _p2Points.resize(N);
      if(N == 0)
         return false;

      if(N == 1)
      {  // Only 2 points...just create a straight line.
         // Constraint:  3*P1 = 2*P0 + P3
         _p1Points[0] = (2.0/3.0*p[0] + 1.0/3.0*p[1]);
         // Constraint:  P2 = 2*P1 - P0
         _p2Points[0] = 2.0*_p1Points[0] - p[0];
         return true;
      }

      /*rhs vector*/
      vector<Vec2> a(N);
      vector<Vec2> b(N);
      vector<Vec2> c(N);
      vector<Vec2> r(N);

      /*left most segment*/
      a[0].x = 0;
      b[0].x = 2;
      c[0].x = 1;
      r[0].x = p[0].x+2*p[1].x;

      a[0].y = 0;
      b[0].y = 2;
      c[0].y = 1;
      r[0].y = p[0].y+2*p[1].y;

      /*internal segments*/
      for (int i = 1; i < N - 1; i++)
      {
         a[i].x=1;
         b[i].x=4;
         c[i].x=1;
         r[i].x = 4 * p[i].x + 2 * p[i+1].x;

         a[i].y=1;
         b[i].y=4;
         c[i].y=1;
         r[i].y = 4 * p[i].y + 2 * p[i+1].y;
      }

      /*right segment*/
      a[N-1].x = 2;
      b[N-1].x = 7;
      c[N-1].x = 0;
      r[N-1].x = 8*p[N-1].x+p[N].x;

      a[N-1].y = 2;
      b[N-1].y = 7;
      c[N-1].y = 0;
      r[N-1].y = 8*p[N-1].y+p[N].y;


      /*solves Ax=b with the Thomas algorithm (from Wikipedia)*/
      for (int i = 1; i < N; i++)
      {
         double m;

         m = a[i].x/b[i-1].x;
         b[i].x = b[i].x - m * c[i - 1].x;
         r[i].x = r[i].x - m * r[i-1].x;

         m = a[i].y/b[i-1].y;
         b[i].y = b[i].y - m * c[i - 1].y;
         r[i].y = r[i].y - m * r[i-1].y;
      }

      _p1Points[N-1].x = r[N-1].x/b[N-1].x;
      _p1Points[N-1].y = r[N-1].y/b[N-1].y;
      for (int i = N - 2; i >= 0; --i)
      {
         _p1Points[i].x = (r[i].x - c[i].x * _p1Points[i+1].x) / b[i].x;
         _p1Points[i].y = (r[i].y - c[i].y * _p1Points[i+1].y) / b[i].y;
      }

      /*we have p1, now compute p2*/
      for (int i=0;i<N-1;i++)
      {
         _p2Points[i].x=2*p[i+1].x-_p1Points[i+1].x;
         _p2Points[i].y=2*p[i+1].y-_p1Points[i+1].y;
      }

      _p2Points[N-1].x = 0.5 * (p[N].x+_p1Points[N-1].x);
      _p2Points[N-1].y = 0.5 * (p[N].y+_p1Points[N-1].y);

      return true;
   }

   virtual void DumpDerived()
   {
      cout << " Control Points " << endl;
      for(int idx = 0; idx < _p1Points.size(); idx++)
      {
         cout << "[" << idx << "]  ";
         cout << "P1: " << _p1Points[idx];
         cout << "   ";
         cout << "P2: " << _p2Points[idx];
         cout << endl;
      }
   }
};


#endif /* defined(__SplineCommon__) */

Некоторые примечания

• Классический сплайн рухнет, если вы зададите ему вертикальный набор точек. Вот почему я создал Безье... У меня есть много вертикальных линий/путей, которым нужно следовать. Его можно изменить, чтобы просто дать прямую линию.
• Базовый класс имеет возможность удалять коллинеарные точки по мере их добавления. При этом используется простое сравнение наклона двух линий, чтобы выяснить, находятся ли они на одной линии. Вам не нужно этого делать, но для длинных путей, которые представляют собой прямые линии, это сокращает количество циклов. Когда вы много ищете пути на регулярно расположенном графе, вы, как правило, получаете много непрерывных сегментов.

Вот пример использования сплайна Безье:

/* Smooth the points on the path so that turns look
 * more natural.  We'll only smooth the first few 
 * points.  Most of the time, the full path will not
 * be executed anyway...why waste cycles.
 */
void SmoothPath(vector<Vec2>& path, int32 divisions)
{
   const int SMOOTH_POINTS = 6;

   BezierSpine spline;

   if(path.size() < 2)
      return;

   // Cache off the first point.  If the first point is removed,
   // the we occasionally run into problems if the collision detection
   // says the first node is occupied but the splined point is too
   // close, so the FSM "spins" trying to find a sensor cell that is
   // not occupied.
   //   Vec2 firstPoint = path.back();
   //   path.pop_back();
   // Grab the points.
   for(int idx = 0; idx < SMOOTH_POINTS && path.size() > 0; idx++)
   {
      spline.AddPoint(path.back());
      path.pop_back();
   }
   // Smooth them.
   spline.ComputeSpline();
   // Push them back in.
   for(int idx = spline.GetPoints().size()-2; idx >= 0; --idx)
   {
      for(int division = divisions-1; division >= 0; --division)
      {
         double t = division*1.0/divisions;
         path.push_back(spline.Eval(idx, t));
      }
   }
   // Push back in the original first point.
   //   path.push_back(firstPoint);
}

Примечания

• В то время как весь путь можно было сгладить, в этом приложении, поскольку путь время от времени менялся, было лучше просто сгладить первые точки, а затем соединить их.
• Точки загружаются в «обратном» порядке в вектор пути. Это может или не может сохранить циклы (с тех пор я спал).

Этот код является частью гораздо большей базы кода, но вы можете загрузить его целиком на github и см. запись в блоге об этом здесь.

Вы можете посмотреть на это в действии в этом видео.

Взгляните на GeometricTools.com Дэвида Эберли. Я только начинаю, но код и документация пока превосходного качества.
(У него тоже есть книги: Геометрические инструменты для компьютерной графики, Дизайн 3D-игрового движка.)