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...
halcon中fit_circle_contour_xld算子同样集成了几何拟合与代数拟合,并引入权重函数(huber和tukey),tukey直接去除异常点,huber削减异常点的影响,所有内点到拟合圆的距离标准差被用来评估拟合过程的好坏。我没有完全按照halcon中的去实现,而是随机选择至少三点拟合圆,评估误差和内点数量,迭代过程结束后选取误差最小或内点数...
fit_circle_contour_xld 参数Algorithm的可选项解释如下: algebraic:这种方法减少了轮廓点与结果圆之间的代数距离 ahuber:类似于algebraic,轮廓点被加权以减小异常值的影响基于方法Huber atukey:类似于algebraic,轮廓点被加权以减小异常值的影响基于方法Tukey
fit_line_contour_xld的bug 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_circle_contour_xld算子的具体实现可能因编程语言和库而异,但一般来说,它接受一组表示圆轮廓的点作为输入,并返回最佳拟合圆的参数,如圆心坐标和半径。这些参数通常用于进一步的分析或可视化。 使用最小二乘法算子拟合圆轮廓时,需要注意一些潜在的问题,例如噪声或异常值的影响。为了获得更准确的结果,可能需要先对...
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...