下面将介绍四种常用的直线拟合方法。 1. 最小二乘法(Least Squares Method) 最小二乘法是最常见的直线拟合方法之一、该方法的基本思想是通过最小化实际观测数据点与直线的残差平方和来确定最佳拟合直线。具体步骤如下: (1)给定包含n个数据点的数据集; (2) 设直线方程为y = ax + b,其中a为斜率,b为截距;...
2、最小二乘法拟合的是一条直线,其他图形,特别是曲线效果不理想; 而Hough变换则可以从很多个点中,找到很多条直线(也可以很有效的找别的图形,这也是区别之一)。 3、最小二乘法会用到所有的点,也就是说对噪声很敏感,它拟合出来的直线并不会穿过所有的点,改变其中一个点的位置,会对结果造成影响(所以有了改进...
下面介绍三种常用的拟合直线方法: 1.最小二乘法:最小二乘法是一种常用的拟合直线方法,它通过将数据点到直线的距离的平方和最小化来确定直线的位置。该方法适用于线性回归问题,即适用于自变量和因变量之间呈线性关系的情况。 2.线性规划法:线性规划法是一种将数据点拟合到直线上的方法,它通过寻找一条直线,使得...
直线拟合方法主流方法有最小二乘、Hough两种,其他如Halcon上的最小距离也是最小二乘的思想,其他如Hough变换和最小二乘结合、混沌粒子群结合等等 1、最小二乘拟合直线 曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设x和y之间的函数关系为: y=a+bx 式中有两个待定参数,a代表截距,b代表斜率。对于等精度测量所得到的...
直线一般式拟合直线 为了防止忘记,特转载至此。本文方法来源是《最小二乘法直线拟合:Ax+By+C=0 - 会飞的大象会飞的大象 (whudj.cn)》。用一次函数y=kx+by=kx+b形式拟合直线非常简单,直接带入最小二乘法公式就行了。而用直线一般式ax+by+c=0ax+by+c=0拟合由于不是非齐次线性方程组则需要一些求解技巧...
OpenCV中直线拟合函数支持上述六种距离计算方式,函数与参数解释如下: voidcv::fitLine(InputArraypoints,OutputArrayline,intdistType,doubleparam,doublereps,doubleaeps) points是输入点集合 line是输出的拟合参数,支持2D与3D distType是选择距离计算方式 param 是某些距离计算时生成权重需要的参数 ...
可得直线方程为: . 第二层 多点拟合 有多个数据点时,拟合一条直线。记 n 个点的坐标为 , . line2.png 设直线方程为 ,最小化 ,列出矩阵方程: 应用最小二乘法可得: 解出: 其中 , 为x 和 y 坐标的平均值. 最小二乘法的缺陷是最小化的是点到直线的竖直距离的平方和,且不能拟合竖直的直线. ...
拟合直线的算法有以下几种: regression:回归,标准的最小二乘法拟合 'huber’:加权的最小二乘法拟合,异常值的影响被减小。 'tukey:加权的最小二乘法拟合,异常值被忽略,Halcon推荐方法, drop':加权的最小二乘法拟合,异常值被忽略。 gauss:加权的最小二乘法拟合,异常值去除是根据轮廓点距拟合直线距离的平均值以...
1、最小二乘拟合直线 曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设x和y之间的函数关系为: y=a+bx 式中有两个待定参数,a代表截距,b代表斜率。对于等精度测量所得到的N组数据(xi,yi),i=1,2……,N,xi值被认为是准确的,所有的误差只联系着yi。下面利用最小二乘法把观测数据拟合为直线。
5、 拟合 fit_line_contour_xld:拟合直线 fit_line_contour_xld:拟合圆 fit_ellipse_contour_xld:拟合椭圆 fit_rectangle2_contour_xld:拟合矩形 注:有时候在拟合轮廓之前需要判断一下轮廓属性,以确定应拟合成直线还是还是圆,可通过算子: get_contour_global_attrib_xld (SingleSegment,‘cont_approx’,) ...