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 reps 是前后两次原点到...
函数第四个参数是某些距离类型中的数值参数C,如果数值0表示选择最佳值。 函数第五个参数表示坐标原点与拟合直线之间的距离精度,数值0表示选择自适应参数;函数第六个参数表示拟合直线的角度精度,数值0表示选择自适应参数。 第五个参数和第六个参数一般取值0.01。 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> ...
1.说到直线拟合,一般是用最小二乘啦,在opencv里面就是用cv.fitLine来完成,首先简单介绍一下该函数: cv.fitLine(points, distType, param, reps, aeps[, line]) -> line points:点集坐标 distType:距离度量的方法,有cv.DIST_L2,cv.DIST_L1等等,L2就是距离r平方的一半,L1就是距离r,其它的可以参考opencv...
recognizeImg=cv2.Canny(img,50,10) #霍夫检测直线。 #HoughLines函数输出检测到直线的矢量表示集合,每一条直线由具有两个元素的矢量(ρ, θ)表示,其中ρ表示直线距离原点(0, 0)的长度,θ表示与直线垂直线的角度(弧度) lines=cv2.HoughLines(recognizeImg,1, np.pi/180,100) # print(lines.shape,lines[0...
OpenCV直线拟合函数: 代码语言:javascript 复制 CV_EXPORTS_WvoidfitLine(InputArray points,OutputArray line,int distType,double param,double reps,double aeps); points为2D的点: distType即为上面提到的算法; param 是 上述公式中的常数C。如果取 0,则程序自动选取合适的值; reps 表示直线到原点距离的精度,建...
最小二乘法多项式曲线拟合,是常见的曲线拟合方法,有着广泛的应用,这里在借鉴最小二乘多项式曲线拟合原理与实现的原理的基础上,介绍如何在OpenCV来实现基于最小二乘的多项式曲线拟合。 概念 最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。
点集拟合是一种通过拟合函数或曲线来近似描述给定离散数据点的技术,在点集拟合中,可以使用不同的函数或曲线拟合方法来拟合直线、三角形和圆形。 直线拟合:对于给定的二维数据点集合,可以使用最小二乘法来拟合一条直线。 三角形拟合: 对于给定的二维或三维数据点集合,可以使用三角形拟合方法来找到尽可能逼近数据点的最...
直线拟合是其中一个常见的任务之一。 在OpenCV中,直线拟合通常使用最小二乘法进行实现。最小二乘法是一种统计学中常用的方法,用于拟合一个数学模型与一组数据的关系。在直线拟合中,我们希望找到一条直线,使得该直线与给定的数据点集合的误差最小化。 具体而言,直线拟合可以通过以下步骤完成: 1. 收集数据点集合:...
在OpenCV中使用Canny函数来检测边沿。第一个参数是待检测的图像,第二个参数是检测结果;后两个参数是那两个门限,通常高低阈值比在 2:1 到3:1之间。 为了对比canny算法和传统的sobel算法的结果,我们创建一个类: #if ! defined SOBELEDGES #define SOBELEDGES ...