以下是一个示例代码，用于标记沿着剖面线的曲率拐点：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def calculate_curvature(points):
    # 计算曲率
    x = points[:, 0]
    y = points[:, 1]
    dx_dt = np.gradient(x)
    dy_dt = np.gradient(y)
    d2x_dt2 = np.gradient(dx_dt)
    d2y_dt2 = np.gradient(dy_dt)
    curvature = np.abs(d2x_dt2 * dy_dt - dx_dt * d2y_dt2) / (dx_dt**2 + dy_dt**2)**1.5
    return curvature

def find_inflection_points(points, threshold):
    # 找到拐点
    curvature = calculate_curvature(points)
    inflection_points = []
    for i in range(1, len(points)-1):
        if curvature[i] > threshold and curvature[i-1] < curvature[i] and curvature[i+1] < curvature[i]:
            inflection_points.append(points[i])
    return np.array(inflection_points)

# 生成示例剖面线上的点
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
points = np.column_stack((x, y))

# 标记拐点
threshold = 0.1
inflection_points = find_inflection_points(points, threshold)

# 绘制剖面线和标记的拐点
plt.plot(x, y)
plt.scatter(inflection_points[:, 0], inflection_points[:, 1], color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

在上述代码中，首先定义了一个calculate_curvature函数，用于计算给定点集的曲率。然后，定义了一个find_inflection_points函数，用于找到曲率大于给定阈值且满足拐点条件的点。最后，生成示例剖面线上的点，并调用find_inflection_points函数找到拐点，并将拐点标记为红色。最终，绘制出剖面线和标记的拐点。