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/

具体步骤: EM+GMM(高斯模糊模型) 点云分割聚类算法的实现. 基于RANSAC单帧lidar数据直线拟合算法实现. 多帧lidar数据实时直线优化算法实现. 算法实现逻辑: Struct line{ first line, end line}; std::vector<line> lineVector; if(EMGMM()get five custers){ , i<five, i++){ custers[i]; //对每一个custer进行RANSAC直线拟合. bool is

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

作者:桂. 时间:2017-03-22  06:13:50 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理,却啰嗦的没完没了.本文主要介绍:多直线的拟合,多曲线可以依次类推.全文主要包括: 1)背景介绍 2)理论推导 3)代码实现 4)关于拟合的思考 内容多有借鉴他人,最后一并附上链接. 一.背景介绍 对于单个直线,可以借助MLE或者最小二乘进行求参,对于多条

OpenCV实现了直线的拟合. CV_IMPL void cvFitLine( const CvArr* array, int dist, double param, double reps, double aeps, float *line ) { cv::AutoBuffer<schar> buffer; schar* points = 0; union { CvContour contour; CvSeq seq; } header; CvSeqBlock block; CvSeq* p

利用PCL中分割算法. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentat

作者:桂. 时间:2017-03-22  06:13:50 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理,却啰嗦的没完没了.本文主要介绍:多直线的拟合,多曲线可以依次类推.全文主要包括: 1)背景介绍 2)理论推导 3)代码实现 4)关于拟合的思考 内容多有借鉴他人,最后一并附上链接. 一.背景介绍 对于单个直线,可以借助MLE或者最小二乘进行求参,对于多条

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

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

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 ); //

问题是这样:比如有一个地心惯性系的轨道,然后从轨道上取了几个点,问能不能根据这几个点把轨道还原了? 当然,如果知道轨道这几个点的速度的情况下,根据轨道六根数也是能计算轨道的,不过真近点角是随时间变动的. 下面我会用数学的方法来解这个问题,基本思想是通过拟合空间上点的平面与椭球平面的交线将该轨道计算出来,算是一种思路吧. 首先需要有轨道数据,我们就从STK上获得,我使用默认参数生成了一个轨道,如下图: 输出j2000下的位置速度: 取其中5个点进行拟合: 可以先计算椭球,设椭球方程为x^2/a+y

随机抽样一致,这个算法,我以前一直都没有理解透彻.只知道可以用来直线拟合,网上大多数中文博客也都是写直线拟合的,但是用来匹配二维特征的时候,总还是没弄明白. 基本概念参考 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 写得已经够清楚了. 现在我来说说它在匹配特征时候的应用. -------------------------------------------- 假如我有两组数据,M和T,其中T是由M经过一个旋转和一

给定两个点p1与p2的坐标,确定这两点所构成的直线,要求对于输入的任意点p3,都可以判断它是否在该直线上.初中解析几何知识告诉我们,判断一个点在直线上,只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可.实际操作当中,往往会先根据已知的两点算出直线的表达式(点斜式.截距式等等),然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上. 生产实践中的数据往往会有一定的偏差.例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性关系,Y=aX+b,我们想确定参数a与b的具体值.通过实验,可以得到一组X与Y的测试值.虽然理论上两个未知数

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,

在开始正式的介绍之前,先做一个简单的定义,以免产生歧义: 1.本文中的“数据点”是指: 1)对于直线拟合.平面拟合等问题,即为相应的二维/三维坐标点: 2)对于从匹配点中估计基本矩阵.单应矩阵等问题,即为一对匹配点坐标级联组成的向量. 一.RANSAC之前 RANSAC在1981年被Martin A. Fischler and Robert C. Bolles两人提出,以解决给定点集的模型估计问题.在现实应用中,我们经常遇到的情况是:给定的点集中存在错误的点.传统的模型估计方法,大都采用所有的点

A project to learn line, circle and ellipse detection in 2d images: https://github.com/Yiphy/Ransac-2d-Shape-Detection 晚些时候对该项目做一些解读! 相关推荐: 随机抽样一致算法(Random sample consensus,RANSAC) https://zhuanlan.zhihu.com/p/36301702 机器学习:RANSAC算法做直线拟合

一.线性最小二乘法 1.基本思路 令,其r(x)是事先选定的一组线性无关的函数.ak是待定系数.然后拟合的准则就是使得yi与f(xi)的距离的平方和最小,称之为最小二乘准则 2.系数的确定 ,要使距离的平方和最小,那只要取得,使得取到极值,就可以解除待定系数ak,记 然后线性方程组为,所以当R列满秩,R'R是可逆的,所以方程组有唯一解 3.函数r(x)的选取 一般是直观的去判断用什么样的曲线.然后下面有一般常用的曲线 一般需要做变量代换,化为对a1和a2的线性函数. 然后可以多选几个r(x),然

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,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题.scipy.optimization子模块提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. from scipy import optimize 皮皮blog 最小二乘拟合 假设有一组实验数据(xi,yi ), 事先知道它们之间应该满足某函数关系yi=f(xi),通过这些已知信息,需要确定函数

tensorflow 已经发布了 2.0 alpha 版本,所以是时候学一波 tf 了.官方教程有个平面拟合的类似Hello World的例子,但没什么解释,新手理解起来比较困难. 所以本文对这个案例进行详细解释,对关键的numpy, tf, matplotlib 函数加了注释,并且对原始数据和训练效果进行了可视化展示,希望对你理解这个案例有所帮助. 因为 2.0 成熟还需要一段时间,所以本文使用的是 tf 1.13.1 版本,Python 代码也从 Python 2 迁移到了 Python 3