直线拟合,直线拟合公式推导

函数拟合 2023-11-18 16:36 713 墨鱼

函数拟合

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直线拟合,直线拟合公式推导

直线拟合是指用连续曲线来近似描述或比较平面上一组离散点所表示的坐标之间的函数关系。更广泛地说，空间或高维空间中的相应问题也属于这一类。数值分析中，直线拟合利用解析表达式PCL中的SACMODEL_LINE来实现直线拟合函数，输出结果以点表达式的形式表示。 coef[0]、coef[1]、coef[2]分别表示直线上的点的x、y、z坐标。 coef[3],coef[4],coef[5]代表直线的方向

也就是说，将测量得到的一些离散点标记到坐标平面上。如果直线是所有点到这条直线的距离的平方和的最小值，那么这条直线就成为目标的拟合直线。为什么所有的点都不落在这条直线上呢？直线拟合2Opencv中的fitLine函数实现了"直线拟合"一文中的整体最小二乘法来拟合直线。 C++:voidfitLine(InputArraypoints,OutputArrayline,intdistTy

＋ω＋ CodeListing7-8myFitLine.cppstraightlinefitting1.#include2.#include3.#include4.5.usingnamespacecv;6.usingnamespacestd;7.8.intmain()9. {10.system([FittingTopic]直线拟合没什么可做的，我来整理一下一些拟合方法(部分内容请参考gloomyfish、Grooveboy等博客，提前谢谢)直线拟合方法的主流方法有最小值有二次和Hough两种，还有一些如Halco

1.选择数据（本例为随机数据），绘制散点图，然后选择线性拟合。 2.重新计算：autois*最小二乘直线拟合（不是常见的线性回归算法）*将离散点拟合为ax+by+c=0型直线*假设每个点的XY坐标，误差均符合0均值的正态分布。

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标签：直线拟合公式推导