OpenCV2马拉松第25圈——直线拟合与RANSAC算法
- 最小二乘法(least square)拟合
- Total least square 拟合
- RANSAC拟合
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- 随机在数据集中选出小的子集(对于直线,一般选2)
- 计算得到符合这个子集合的最好模型
- 找到接近符合这个模型的数据集
- 迭代一定次数,选出最好的模型
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Repeat N times:
square又一次拟合下)
-
C++: void fitLine(InputArray points,
OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps)
-
- points – 2D或者3D点的输入向量。存储在std::vector<> 或者 Mat中.
- line –2D来说 (就像Vec4f) - (vx, vy, x0, y0),(vx, vy)是归一化直线方向,(x0, y0)是直线上的一个点.
对于3D的拟合 (就如 Vec6f) - (vx, vy, vz, x0, y0, z0), - distType – 例如以下
- param – 一般取0
- reps – 一般取0.01
- aeps – 一般取0.01
The function fitLine fits a line to a 2D or 3D point set by minimizing where
is
a distance between the point, the line and
is
a distance function, one of the following:
distType=CV_DIST_L2
distType=CV_DIST_L1
distType=CV_DIST_L12
distType=CV_DIST_FAIR
distType=CV_DIST_WELSCH
distType=CV_DIST_HUBER
荷枪实弹
cv::Vec4f line;
cv::fitLine(cv::Mat(points),line,CV_DIST_L2, 0, 0.01,0.01);
这样调用,就能够得到我们的直线參数
cv::fitEllipse 在一系列2D点中拟合椭圆. 它返回一个旋转过的矩形 (一个cv::RotatedRect实例),椭圆内切于这个矩形.
你能够书写例如以下代码:
cv::RotatedRect rrect= cv::fitEllipse(cv::Mat(points));
cv::ellipse(image,rrect,cv::Scalar(0));
函数cv::ellipse用来画出你得到的椭圆
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