实现目的:有一系列的点,需要拟合出一条直线. cv::fitLine()的具体调用形式如下: void cv::fitLine( cv::InputArray points, // 二维点的数组或vector cv::OutputArray line, // 输出直线,Vec4f (2d)或Vec6f (3d)的vector int distType, // 距离类型 double param, // 距离参数 double reps, // 径向的精度参数 表示直线到原点距离的精度,建议取 0

[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_

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(

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

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“

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dev_close_window () * 设置颜色 dev_set_color ('green') * 读取图像 read_image (Image, 'images3/1') * 获得图像尺寸 get_image_size (Image, Width, Height) * 开启窗口 dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle) * 均值滤波为了将光条处理的更加平滑 mean_image (Image, Image,

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(

转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5486234.html 参考网址: http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/7599537 Mat img(, , CV_8UC1, Scalar()); std::vector<Point2f> points; points.push_back(Point2f(10.5, 10.2)); points.push_back(Point2f

一.FitLine()函数原型 CV_EXPORTS_W void fitLine( InputArray points, // 待输入点集(一般为二维数组或vector点集) OutputArray line, // 输出点集(一个是方向向量,另一个是拟合直线上的点)(Vec4f(2d)或Vec6f(3d)的vector) int distType, // 距离类型 double param, // 距离参数 double reps, // 径向的精度参数 double aeps ); //

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/

由两点坐标如何画出直线  方法1:利用直线方程 斜率加截距 方法2:数据拟合 %由两点坐标得数据拟合直线与画线 x = [,]; y = [,]; k = ((-)/(-));% 由两点坐标得到直线斜率 line = k*x+0.5;% 直线方程 xy = :;% 定义画线的 x 长度 line1 = k*xy+0.5; figure(),plot(xy,line1); % % x1=[,]; x2=[,]; X=[x1(),x2()];% 两点坐标的x值 Y=[x1(),x2()];% 两点坐

在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量.根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题.这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值:另一种是x与y之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式.后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法. 一.最小二乘法原理 在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.

参考:http://blog.csdn.net/ztmsimon/article/details/50524392 在论坛中总看到有人在说Math.NET Iridium,查了一下,现在被整合到MathNet.Numerics这个库中来了. 但是好像对于MathNet.Numerics这个库的相关资料比较少.我 大概看了一下,MathNet.Numerics这个库太博大精深了,就举线性拟合的例子来说明一下这个库. 1.引用库: 在http://numerics.mathdotnet.com/这个

本文介绍一种直线的识别方案. 步骤 使用最小二乘法回归直线: 得到直线方程y=kx+b后,计算所有点到直线的距离,若在阈值范围内,认为是直线. 实现 /// <summary> /// 最小二乘法求回归直线方程 /// </summary> /// <param name="points">输入数据</param> /// <param name="k">直线斜率</param> /// <

================================== 前言:值的个数: cvCrossProduct:计算两个三维向量的向量积(叉积): cvCvtColor:将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间: cvDet:计算方阵的行列式: cvDiv:用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算: cvDotProduct:计算两个向量的点积: cvEigenVV:计算方阵的特征值和特征向量: cvFlip:围绕选定轴翻转: cvGEMM:矩阵乘法: cvGetCol:从一个数

In this chapter, APIs will make U crazy. Good luck! Next, Review Linear Algebra.  Ref: http://blog.csdn.net/u012269327/article/category/2291085 IplImage "modules/core/include/opencv2/core/types_c.h" typedef struct _IplImage { int nSize; /* sizeo

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存:

1.cvLoadImage:将图像文件加载至内存: 2.cvNamedWindow:在屏幕上创建一个窗口: 3.cvShowImage:在一个已创建好的窗口中显示图像: 4.cvWaitKey:使程序暂停,等待用户触发一个按键操作: 5.cvReleaseImage:释放图像文件所分配的内存: 6.cvDestroyWindow:销毁显示图像文件的窗口: 7.cvCreateFileCapture:通过参数设置确定要读入的AVI文件: 8.cvQueryFrame:用来将下一帧视频文件载入内存: