大家好，我是前端西瓜哥。
最近照着 Figma 做了个简单的画笔功能，实现起来还是比较简单的。
我正在开发的 suika 图形编辑器：
线上体验：
绘制流程
首先是监听按下鼠标，我们记录好此时鼠标的位置，作为路径的起点，并记录此时是 “拖拽状态”。
然后按住鼠标不放，进行拖拽。
我们监听鼠标移动事件，如果是 “拖拽状态”，我们通过鼠标事件拿到最新的鼠标位置，保存起来。
鼠标移动事件会在鼠标移动时按较小的间隔不断触发，于是我们能拿到一个个的点。
我们将这些点按顺序连起来，然后渲染到画布上，这样就在画布上绘制出了线条。
最后鼠标释放，这条线段就正式被绘制出来了，我们退出 “拖拽状态”，并把新增一个路径对象的数据添加到历史记录。
对离散点做曲线拟合
我们是无法从浏览器的 API 拿到曲线的，能拿到的只是一堆的点。
浏览器会在鼠标移动时按照特定的频率触发鼠标事件。
移动得慢，会拿到密集的点，移动得快，就会拿到稀疏的点。
它的采样频率比较适中，如果希望提高采样率，单位时间内捕获更多的点，但那是不可能的，因为浏览器做了限制。
如果高采样率很重要，可以考虑做桌面应用。
但不管如何，最后我们可以拿到一条折线，但和我们真实世界中用画笔绘制出的光滑线条有很大出入。
所以这里需要对离散的采样点做光滑化处理，最终转换为点更少的曲线表达。
这种操作称为 曲线拟合（Curve Fitting）。
算法
这里我就想到了 paper.js 的 path.simplify(tolerance)。该方法的作用就是曲线拟合，将一个复杂的 path 简化为数据量更少形状更平滑的 path。
tolerance 是光滑程度，越大就越光滑，但同时也越不像原来的路径形状。
它使用的是一种叫做 Schneider algorithm 的曲线拟合算法，并在其上做了一些改进。
该算法的原理不是本文讨论的重点，感兴趣的可以去找一篇发布于 1990 年，名为《An Algorithm for Automatically Fitting Digitized Curves》的文章，并收录在一本名为《Graphics Gems》的书中。
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paper.js 的方法很好，但它的这个算法是和 paper.js 对象耦合在一起的，我不好抽出来，有一些工作量。
最后我找到一个 fit-curve 库，正是基于 Schneider algorithm 的实现。
其用法为：
import fitCurve from 'fit-curve';
const points = [[0, 0], [10, 10], [10, 0], [20, 0]]; // 需要处理的有序点集
const error = 50; // error 越大，曲线越光滑
const bezierCurves = fitCurve(points, error);
// bezierCurves[0] 为 [[0, 0], [20.27317402, 20.27317402], [-1.24665147, 0], [20, 0]]
// 代表的是三阶贝塞尔曲线：[起点, 控制点1，控制点2, 终点]
然后我们在鼠标释放的时候，对折线线条应用该算法，就能得到一个平滑的曲线。
这里我给 error 设置非常小的值，让曲线更接近原来的形状，同时也能有效减少点的数量。
曲线拟合算法还有其它的实现，比如 RDP algorithm，读者可以都尝试一下，看看哪个效果更好。
更进阶的，可以像 paper.js 一样尝试去改进算法，甚至融合创造新的算法。
其它
这里的画笔工具，思路是在绘制折线后做一个曲线拟合，将线条做平滑处理。
还有一种做法是在绘制过程中就进行曲线拟合（也叫防抖），甚至可以引入压感动态改变线的局部粗细，这样更接近像是 Photoshop 这类基于位图的画笔工具形态。
结尾
我是前端西瓜哥，欢迎关注我，学习更多图形编辑器知识。
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