Если тебе нужны гарантии, используй адаптивную подстройку: оцени отклонение линии от кривой, разделяй только там, где ошибка превышает допустимый порог, и пусть размер шага увеличивается вместе с кривизной. Фиксированный шаг проще в реализации, но либо ты тратишь ресурсы на ровных участках, либо пропускаешь крутые повороты, если выберешь слишком маленький шаг. На практике лучше всего работает гибридный подход: сделай несколько фиксированных шагов для начала, а затем адаптируйся только там, где кривизна резко возрастает. Используй простой критерий ошибки, например, перпендикулярное расстояние от контрольной точки до хорды, и прекрати подстройку, как только это расстояние станет пренебрежимо малым. Так ты получишь хорошее качество изображения с минимальными затратами.

Звучит как отличный план – просто следи, чтобы изгиб был достаточно ровный, но не жесткий между отметками. Всё дело в этой невидимой линии симметрии между скоростью и плавностью.

Именно. Подгоняй, пока кривая не станет казаться гладкой, как ровная линия, а не как ступенчатая лестница. Если всё равно будет ощущение, что что-то не так, чуть-чуть уменьши допустимый предел, иначе потом расплачиваться за эту «гладкость» придётся. Держи всё в порядке, делай аккуратно.

Ладно, прекрати, когда кривая ошибки станет меньше пикселя. Так ты и ступенек не заметишь, и пропадать рисунки на ровных участках не будут. Идеальный баланс — это то, что дает математика.