bsplineTestFun.py
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# PYTHON for DUMMIES
# Problème 3
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# Script de test un peu plus rigolo
# Pour introduire un point : faire un clic sur la figure
# Un double clic permet d'obtenir le calcul de la courbe b-spline
# Idem que pour les splines cubiques périodiques !
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# Vincent Legat
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import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
from numpy import *
from bsplineTestSoluce import bspline
# ====================== callback pour les événements avec la souris ======
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# Observer la gestion distincte du clic simple et double :-)
# Apres un evenement, on redessine la figure avec draw()
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global X,Y,n
def mouse(event):
global X,Y,n
if (event.dblclick):
if (n > 2) :
plt.plot([*X,X[0]],[*Y,Y[0]],'--r')
t = linspace(0,n,n*1000+1)
x,y = bspline(X,Y,t)
plt.plot(x,y,'-b')
X,Y = [],[]; n = 0
else :
x = event.xdata
y = event.ydata
if (x != None and y != None) :
n = n + 1
X = append(X,[x])
Y = append(Y,[y])
print("New data : " + str(x) + "," + str(y))
plt.plot([x],[y],'.r',markersize=10)
fig.canvas.draw()
# ============================= mainProgram ===============================
matplotlib.rcParams['toolbar'] = 'None'
matplotlib.rcParams['lines.linewidth'] = 1
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'lavender'
X,Y = [],[]; n = 0
fig = plt.figure("B-spline approximation : p=3")
fig.canvas.mpl_connect('button_press_event',mouse)
plt.ylim((0,1)); plt.xlim((0,1.3)); plt.axis("off")
plt.show()