2.梯度下降法:梯度下降法可以得到直线方程的最优解,但需要进行迭代求解。 3.线性回归:利用线性回归可以得到直线的最优方程,该方法在许多实际问题中应用广泛。 4.PCA(主成分分析):通过对数据进行主成分分析,可以找到最能代表数据的直线,该方法适用于高维数据的直线拟合。 5.RANSAC:该算法能够有效地去除离群点的干扰...
再往下还能够细分为 2 种情况。 Dyy>Dxx 这时数据点落在一条垂直直线上,直线方程为 x=x¯。 Dyy=Dxx 数据均匀分布,找不到特殊的方向,无法拟合直线方程。 依照这个分析。我们能够改进我们的代码: bool lineFit(const std::vector<cv::Point> &points, double &a, double &b, double &c) { int size...
如果数据集包含较多的噪声或异常值,我们可以选择RANSAC算法来提高拟合的鲁棒性;如果数据集规模较大且对计算速度有较高要求,我们可以选择Flitline算法来提高拟合效率。当然,除了这两种算法之外,还有许多其他的直线拟合算法,如霍夫变换、最小中值平方等。在实际应用中,我们可以根据具体需求来选择合适的算法。 最后,我们通过...
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直线拟合算法 在计算机视觉的应用中。常常会用到提取一条直线的精确位置这种工作。这时就要用到直线的拟合算法了。 这里,我也贴一个利用最小二乘法计算最佳拟合直线的代码。 这个代码是我曾经学习《机器视觉算法与应用(双语版)》[德] 斯蒂格(Steger C) 著;杨少荣 等译 的书时写的。
Dyy>Dxx这时数据点落在一条垂直直线上,直线方程为x=x¯。 Dyy=Dxx数据均匀分布,找不到特殊的方向,无法拟合直线方程。 依照这个分析。我们能够改进我们的代码: boollineFit(conststd::vector<cv::Point> &points,double&a,double&b,double&c){intsize = points.size();if(size <2) ...
RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种迭代的方法,用于从包含噪声和异常值的数据集中估计数学模型参数。该算法广泛应用于计算机视觉和机器学习领域,用于解决各种稳健估计问题,如直线拟合、圆拟合、平面拟合等。 RANSAC算法的基本思想是从数据集中随机选择一组样本(通常是少数几个),并使用这组样本来估计模型参数。然后...
算法基本思想和流程 RANSAC是通过反复选择数据集去估计出模型,一直迭代到估计出认为比较好的模型。 具体的实现步骤可以分为以下几步: 选择出可以估计出模型的最小数据集;(对于直线拟合来说就是两个点,对于计算Homography矩阵就是4个点) 使用这个数据集来计算出数据模型; ...
打开SGVision软件按【F4】快捷键进入算法页面,点击添加参考图。【导入需要检测的图片】—【选择测量栏目】—【选中直线拟合算法】—【框选出ROI】,把ROI放在检测区域就可以,这个检测范围内就能找出我们要的直线啦。 ,时长00:10 可以看到ROI有箭头,箭头跟顶点一样,证明检测区是有方向的,箭头方向即为检测方向,那上面...
同样地,对于每个点(xi, yi, zi)属于集合T,可以得到另一组参数a2、b2和c2、最终的直线方程可以通过求解两条直线的交点来得到。 上述算法的收敛性和性能与初始点的选择有关。因此,可以尝试多次运行算法,每次使用不同的初始点,然后选择具有最小距离之和的直线作为最终结果。 总结来说,三维直线拟合算法使用最小二乘...