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计算机视觉--贝塞尔曲线拟合

参考资料

  1. http://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/50995587
  2. http://www.cnblogs.com/hnfxs/p/3148743.html
  3. http://haoxiang.org/2011/06/bezier-spline-curve-fit/
  4. http://www.jianshu.com/p/c5949adc7ec1
    5. 5.

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