func LeastSquares(x[]float64,y[]float64)(a float64,b float64){ // x是横坐标数据,y是纵坐标数据 // a是斜率,b是截距 xi := float64(0) x2 := float64(0) yi := float64(0) xy := float64(0) if len(x)!= len(y) { beego.Debug("最小二乘时,两数组长度不一致!") }else { length := float64(len(

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28118095 收入囊中 最小二乘法(least square)拟合 Total least square 拟合 RANSAC拟合 葵花宝典 关于least square拟合,我在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25424061有介绍,或者看以下 watermark/2/text/

如果不了解最小二乘算法 请先阅读: Least squares的算法细节原理https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 通常在halcon中拟合直线会用houghline或者 fitline.本文提供一种新的选择,用halcon的矩阵操作实现最小二乘拟合直线 首先随机生成一组数据 Mx:=[100:10:500] tuple_length(Mx,len) tuple_gen_const(len,5,r) Ma:=2 Mb:=40 tuple_rand(

上一节链接:http://www.cnblogs.com/zjutlitao/p/4116783.html 前言: 在上一节中我们已经大致介绍了该软件的是什么.可以干什么以及界面的大致样子.此外还详细地介绍了Bresenham直线扫描算法的核心思想及实现,并在最终在2-1小节引出工程中对于该算法具体的实现.本节将着手讲解多边形填充算法. 二.承接上篇 2-1.多边形扫描转换 把顶点表示转换为点阵表示:①从多边形的给定边界出发,求出其内部的各个像素:②并给帧缓冲器中各个对应元素设置相应灰度或颜色 

因为我所在的项目要用到最小二乘法拟合,所有我抽时间将C++实现的程序改为JAVA实现,现在贴出来,供大家参考使用./** * <p>函数功能:最小二乘法曲线拟合</p> * @param x 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 X 坐标 * @param y 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 Y 坐标 * @param n 变量.给定数据点的个数 * @param a 实型一维数组,长度为 m .返回 m-1 次拟合多项式的 m 个系数 * @

[MXNet逐梦之旅]练习一·使用MXNet拟合直线手动实现 code #%% from matplotlib import pyplot as plt from mxnet import autograd, nd import random #%% num_inputs = 1 num_examples = 100 true_w = 1.56 true_b = 1.24 features = nd.arange(0,10,0.1).reshape((-1, 1)) labels = true_

这次主要实现在窗口上绘制点.线以及修改其属性,另外还会分析画直线的原理和相关算法. 1.在窗口指定位置画点 glBegin(GL_POINTS); glEnd(); 使用glBegin()和glEnd()方法向窗口中添加图形.要添加点时,glBegin()函数里的参数填GL_POINTS.然后通过glVertex3f()函数在指定的(坐标)位置画点,如:glVertex3f(100.0f, 100.0f, 0.0f);三个参数分别表示x,y,z坐标. glBegin(GL_POINTS); gl

总体介绍 1.   使用线性扫描算法画一条线,线性离散点 2.   利用区域填充算法画多边形区域,区域离散的点 开发环境VS2012+OpenGL 开发平台 Intel core i5,Intel HD Graphics Family 设计思路 一.直线扫描算法 1.数值微分法(DDA) 已知过端点P0 (x0, y0), P1(x1, y1)的直线段L:y = kx + b,easy得知直线斜率为:k = (y1-y0)/(x1-x0).(如果x1≠x0). 我们如果|k|≤1,这样x每添加1

原文:利用最小二乘法拟合任意次函数曲线(C#) ///<summary>     ///用最小二乘法拟合二元多次曲线     ///</summary>     ///<param name="arrX">已知点的x坐标集合</param> ///<param name="arrY">已知点的y坐标集合</param> ///<param name="length"&g

开一个新坑,记录从零开始学习图形学的过程,现在还是个正在学习的萌新,写的不好请见谅. 首先从最基础的直线生成算法开始,当我们要在屏幕上画一条直线时,由于屏幕由一个个像素组成,所以实际上计算机显示的直线是由一些像素点近似组成的,直线生成算法解决的是如何选择最佳的一组像素来显示直线的问题. 对这个问题,首先想到的最暴力的方法当然是从直线起点开始令x或y每次增加1直到终点,每次根据直线方程计算对应的函数值再四舍五入取整,即可找到一个对应的像素,但这样做每一步都要进行浮点数乘法运算,效率极低,所以出现了

我是用MFC框架进行测试的,由于本人也没有专门系统学习MFC框架,代码若有不足之处,请指出. 一,先来一个最简单的DDA算法 DDA算法全称为数值微分法,基于微分方程来绘制直线. ①推导微分方程如下: ②,dM时间步长的倒数的详解: 可以看到 当|k|<=1时 dx=1或者-1,此时的x为计长方向 当|k|>1时 dy=1或者-1,此时的y为计长方向 绘制时需要用dM来控制绘制的点数 ③绘制像素的问题: 为了“方便”管理算法,我为不同的绘制函数新建了一个类了...(其实可以写到一个类里面...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def linear_regression(x, y): N = len(x) sumx = sum(x) sumy = sum(y) sumx2 = sum(x ** 2) sumxy = sum(x * y) A

例图: 完整算法: read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/1.png') threshold (Image, Regions, , ) skeleton(Regions,TriangleSkeleton) gen_contours_skeleton_xld(TriangleSkeleton,TriangleContours,1,'filter') segment_contours_xld(TriangleContours,Conto

(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

代码下载地址: 1.Matlab版本:http://pan.baidu.com/s/1eQIzj3c.进入目录后,请自行定位到该博客的源代码与数据的目录“

DDA(数值微分法)基于直线微分方程生成直线. 点xi,yi满足直线方程yi=kxi+b, 若xi增加一个单位,则下一步点的位置(xi + 1,yi+1)满足yi+1=k(xi + 1)+ b. 即yi+1=yi+k. yi同理,不再赘述. 算法基本思想: 选择平缓的一端(即x2-x1和y2-y1的较大者)作为自变量,每次增加一个单位,计算因变量的值. 具体代码如下: void DDA_Line(int x1,int y1,int x2,int y2) { float increx, incre

https://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/17678669 文献翻译:https://blog.csdn.net/YuYunTan/article/details/80036289 我们提出了一种线性时间线段检测器,它可以提供准确的结果,可控制的错误检测次数,并且不需要参数调整. 该算法经过测试,并与广泛的自然图像上的最新算法进行了比较.

代码下载地址      http://pan.baidu.com/s/1eQIzj3c 进入目录后,请自行定位到该博客的源代码与数据的目录“