rows, cols= img.shape[:2] [vx, vy, x, y]= cv2.fitLine(contours[0], cv2.DIST_L1, 0, 0.01, 0.01) lefty= int((-x * vy / vx) +y) righty= int(((cols - x) * vy / vx) +y) cv2.line(img2, (0, lefty), (cols-1, righty), (255,0,0), 2) cv2.imshow('FitLine',im...
1. 函数调用 python3中fitline函数的调用形式如下: import cv2 output = cv2.fitLine(InputArray points, distType, param, reps, aeps) 参数定义: a. 输入参数: InputArray Points: 待拟合的直线的集合,必须是矩阵形式; distType: 距离类型。fitline为距离最小化函数,拟合直线时,要使输入点到拟合直线的距离和...
fitline为距离最小化函数,拟合直线时,要使输入点到拟合直线的距离和最小化。类型有以下几种: cv2.DIST_USER: 自定义 cv2.DIST_L1: distance = |x1-x2| + |y1-y2| cv2.DIST_L2: 欧式距离,此时与最小二乘法相同 cv2.DIST_C: distance = max(|x1-x2|,|y1-y2|) cv2.DIST_L12: L1-L2 metric:...
函数原型: output = cv2.fitLine(InputArray points, distType, param, reps, aeps) InputArray Points: 待拟合的直线的集合,必须是矩阵形式; distType: 距离类型。fitline为距离最小化函数,拟合直线时,要使输入点到拟合直线的距离和最小化。这里的距离的类型有以下几种: cv2.DIST_USER : User defined distance...
void cv::fitLine(InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. points:输入待拟合直线的2D或者3D点集。 line:输出描述直线的参数,2D点集描述参数为Vec4f类型,3D点集描述参数为Vec6f类型。
fitLine(points, distType, param, reps, aeps[, line]) -> line 2.12 凸性缺陷 convexityDefects(contour, convexhull[, convexityDefects]) -> convexityDefects 它返回一个数组,其中每行包含这些值,起点,终点,最远点,到最远点的近似距离,返回的前三个值是cnt的索引,所以我们必须从cnt中获取这些值 ...
在OpenCV中,它还提供了cv2.fitLine()函数绘制最优拟合直线,其完整定义如下: deffitLine(points,distType,param,reps,aeps,line=None): points:与前文一样,是轮廓 distType:距离类型。拟合直线时,要使输入点到拟合直线的距离之和最小。详细参数定义参考开发文档,这里不在赘述。
在OpenCV中,它还提供了cv2.fitLine()函数绘制最优拟合直线,其完整定义如下: def fitLine(points, distType, param, reps, aeps, line=None): points:与前文一样,是轮廓 distType:距离类型。拟合直线时,要使输入点到拟合直线的距离之和最小。详细参数定义参考开发文档,这里不在赘述。
rows,cols = img.shape[:2] [vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(cnt, cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01) lefty = int((-x*vy/vx) + y) righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y) img = cv2.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2) END...
在Python中,你可以使用OpenCV库进行曲线拟合。这通常涉及使用最小二乘法拟合直线、二次多项式等。 下面是一个简单的示例,演示如何使用OpenCV在Python中进行曲线拟合: python复制代码 importcv2 importnumpyasnp # 创建一些样本数据 points = np.random.rand(100,1) *100 # 使用cv2.fitLine进行线性拟合 [vx, vy, ...