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

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(

[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_

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

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,

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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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/

关于HALCON的新手入门问题简答(1) 无论读入什么图像,读入图像显示效果明显和原始图像不一致,哪怕是从相机读入的图像,也是明显颜色差异.什么原因引起? 答:初步诊断是,显示的时候调用的颜色查找表存在异常不是 default ,而是其它选项.此时可以通过查阅相关参数,调用set_system解决,也可以 在 编辑->参数选择->颜色查找表进行更改 . 裁剪图像:从图像上截取某段图像进行保存.如何实现该操作 ? 答:首先应该知道,region不具有单独构成图像的要素,他没有灰度值.有用过ope

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> /// <

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/62238520 RANSAC简介 RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有"外点"(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法."外点"一般指的的数据中的噪声,比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群点.所以,RANSAC也是一种"外点"检测算法.RANSAC算法是一种不确定算法,它只能在一种概率下产生结果,并且这个概

一.引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么? 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解I 2.4 代价函数的直观理解II 2.5 梯度下降 2.6 梯度下降的直观理解 2.7 梯度下降的线性回归 2.8 接下来的内容 三.线性代数回顾(Linear Algebra Review) 3.1 矩阵和向量 3.2 加法

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for