fit_line_contour_xld通过线段逼近XLD轮廓。它不执行输入轮廓的分割。因此，我们必须确保每个轮廓对应一个...
drop:加权的最小二乘法拟合,异常值的影响被消除 fit_line_contour_xld算子的签名如下: fit_line_contour_xld(Contours : :Algorithm, MaxNumPoints, ClippingEndPoints, Iterations, ClippingFactor : RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) 其中Algorithm参数可选择上面的5种算法之一。 如果有读者...
drop:加权的最小二乘法拟合,异常值的影响被消除 fit_line_contour_xld算子的签名如下: fit_line_contour_xld(Contours : :Algorithm, MaxNumPoints, ClippingEndPoints, Iterations, ClippingFactor : RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) 其中Algorithm参数可选择上面的5种算法之一。 如果有读者...
fit_line_contour_xld (BottomEdgeContours, 'huber', -1, 0, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) 存在bug,结果RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd两点重合,这个时候需要Nr, Nc, Dist计算直线。 fit_line_contour_xld approximates the XLD contours Contours by line segments...
fit_line_contour_xldapproximates the XLD contoursContoursby line segments. It does not perform a segmentation of the input contours. Thus, one has to make sure that each contour corresponds to one and only one line segment. The operator returns for each contour the start point (RowBegin,Col...
fit_line_contour_xld (SelectedXLD, 'tukey', -1, 0, 5, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) *对XLD轮廓做近似直线计算--拟合直线--获得直线数据 *参数1:输入轮廓 *参数2:形成线的算法 * regression:回归,标准的最小二乘法拟合 ...
fit_line_contour_xld拟合直线的五种算法的准确度⽐较 ⼤家在⽹上搜索“fit_line_contour_xld”应该很容易就能发现这样的⼏⾏字：（没耐⼼看的话，可以直接看⽂末三⾏研究结论）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基于Huber⽅法 tuke...
fit_line_contour_xld由线段近似XLD轮廓的轮廓。 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 fit_line_contour_xld 按线段使 XLD 外形外形接近。不实行输入的一 segmentation 画轮廓。因此,一个必须确保每种外形对应到一条线段。操作员归来前往每种外形起点 ( RowBegin, ColBegin ),终点 ( RowEnd, ColEnd ),以...
fit_line_contour_xldapproximates the XLD contoursContoursby line segments. It does not perform a segmentation of the input contours. Thus, one has to make sure that each contour corresponds to one and only one line segment. The operator returns for each contour the start point (RowBegin,Col...
halcon内置的fit_line_contour_xld工具在直线拟合方面表现出色，它能有效过滤掉异常点的影响。算法中，huber、tukey、drop、gauss四种权重函数用于计算距离权重，距离越大，权重越小；距离越小，权重越大。此外，我们还结合ransac方法，通过调整抽样点数、迭代次数和内点距离等参数，确保拟合的直线均方误差最小...