今天小编跟大家讲解下有关基于canvas使用贝塞尔曲线平滑拟合折线段的方法 ，相信小伙伴们对这个话题应该有所关注吧，小编也收集到了有关基于canvas使用贝塞尔曲线平滑拟合折线段的方法 的相关资料，希望小伙伴们看了有所帮助。
写在最前
本次分享一下在canvas中将绘制出来的折线段的棱角“磨平”，也就是通过贝塞尔曲线穿过各个描点来代替原有的折线图。
为什么要平滑拟合折线段
先来看下Echarts下折线图的渲染效果：
一开始我没注意到其实这个折线段是曲线穿过去的，只认为是单纯的描点绘图，所以起初我实现的“简(丑)易(陋)”版本是这样的：
不要关注样式，重点就是实现之后才发现看起来人家Echarts的实现描点非常的圆滑，也由此引发了之后的探讨。怎么有规律的画平滑曲线？
效果图
先来看下最终模仿的实现：
因为我也不知道Echarts内部怎么实现的（逃
看起来已经非常圆润了，和我们最初的设想十分接近了。再看下曲线是否穿过了描点：
好的！结果很明显现在来重新看下我们的实现方式。
实现过程
绘制折线图 贝塞尔曲线平滑拟合模拟数据
var data = [Math.random() * 300]; for (var i = 1; i < 50; i++) { //按照echarts data.push(Math.round((Math.random() - 0.5) * 20 + data[i - 1])); } option = { canvas:{ id: 'canvas' }, series: { name: '模拟数据', itemStyle: { color: 'rgb(255, 70, 131)' }, areaStyle: { color: 'rgb(255, 158, 68)' }, data: data } };绘制折线图
首先初始化一个构造函数来放置需要用到的数据：
function LinearGradient(option) { this.canvas = document.getElementById(option.canvas.id) this.ctx = this.canvas.getContext('2d') this.width = this.canvas.width this.height = this.canvas.height this.tooltip = option.tooltip this.title = option.text this.series = option.series //存放模拟数据}绘制折线图：
LinearGradient.prototype.draw1 = function() { //折线参考线 ... //要考虑到canvas中的原点是左上角， //所以下面要做一些换算， //diff为x,y轴被数据最大值和最小值的取值范围所平分的等份。 this.series.data.forEach(function(item, index) { var x = diffX * index, y = Math.floor(self.height - diffY * (item - dataMin)) self.ctx.lineTo(x, y) //绘制各个数据点 }) ...}贝塞尔曲线平滑拟合
贝塞尔曲线的关键点在于控制点的选择，这个网站可以动态的展现控制点不同而绘制的不同的曲线。而对于控制点的计算。。作者还是选择了百度一下毕竟数学不好：）。具体算法有兴趣的同学可以深入了解下，现在直接说下计算控制点的结论。
上面的公式涉及到四个坐标点，当前点，前一个点以及后两个点，而当坐标值为下图展示的时候绘制出来的曲线如下所示：
不过会有一个问题就是起始点和最后一个点不能用这个公式，不过那篇文章也给出了边界值的处理办法：
所以在将折线换成平滑曲线的时候，将边界值以及其他控制点计算好之后代入到贝塞尔函数中就完成了：
//核心实现this.series.data.forEach(function(item, index) { //找到前一个点到下一个点中间的控制点 var scale = 0.1 //分别对于ab控制点的一个正数，可以分别自行调整 var last1X = diffX * (index - 1), last1Y = Math.floor(self.height - diffY * (self.series.data[index - 1] - dataMin)), //前一个点坐标 last2X = diffX * (index - 2), last2Y = Math.floor(self.height - diffY * (self.series.data[index - 2] - dataMin)), //前两个点坐标 nowX = diffX * (index), nowY = Math.floor(self.height - diffY * (self.series.data[index] - dataMin)), //当期点坐标 nextX = diffX * (index + 1), nextY = Math.floor(self.height - diffY * (self.series.data[index + 1] - dataMin)), //下一个点坐标 cAx = last1X + (nowX - last2X) * scale, cAy = last1Y + (nowY - last2Y) * scale, cBx = nowX - (nextX - last1X) * scale, cBy = nowY - (nextY - last1Y) * scale if(index === 0) { self.ctx.lineTo(nowX, nowY) return } else if(index ===1) { cAx = last1X + (nowX - 0) * scale cAy = last1Y + (nowY - self.height) * scale } else if(index === self.series.data.length - 1) { cBx = nowX - (nowX - last1X) * scale cBy = nowY - (nowY - last1Y) * scale } self.ctx.bezierCurveTo(cAx, cAy, cBx, cBy, nowX, nowY); //绘制出上一个点到当前点的贝塞尔曲线 })由于我每次遍历的点都是当前点，但是文章中给出的公式是计算会知道下一个点的控制点算法，故在代码实现中我将所有点的计算挪前了一位。当index = 0时也就是初始点是不需要曲线绘制的，因为我们绘制的是从前一个点到当前点的曲线，没有到0的曲线需要绘制。从index = 1开始我们就可以正常开始绘制，从0到1的曲线，由于index = 1时是没有在他前面第二个点的故其属于边界值点，也就是需要特殊进行计算，以及最后一个点。其余均按照正常公式算出AB的xy坐标代入贝塞尔函数即可。
最后
源代码见这里
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来源：爱蒂网