Advertisement

基于OpenCV3.3的最小二乘法直线拟合

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究运用OpenCV3.3库函数实现图像中直线的检测与提取，并采用最小二乘法对获取的数据进行精确直线拟合。 代码中除了使用OpenCV3.3库函数进行直线拟合外，还自己根据拟合公式编写了一个接口函数，两个方法得到的拟合效果是一样的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于OpenCV3.3的最小二乘法直线拟合
    优质
    本研究运用OpenCV3.3库函数实现图像中直线的检测与提取，并采用最小二乘法对获取的数据进行精确直线拟合。 代码中除了使用OpenCV3.3库函数进行直线拟合外，还自己根据拟合公式编写了一个接口函数，两个方法得到的拟合效果是一样的。
     
  • 直线与曲线的最小二乘法拟合
    优质
    本研究探讨了利用最小二乘法对数据进行直线和曲线拟合的方法，旨在寻找最佳拟合模型以预测趋势并分析数据间的线性及非线性关系。 使用最小二乘法可以拟合出直线和曲线，并基于C++实现。为了可视化结果，这里采用了OpenCV库。
     
  • 基于MFC的最小二乘法多段直线拟合实现
    优质
    本文介绍了一种利用Microsoft Foundation Classes (MFC) 实现最小二乘法进行多段直线拟合的方法，适用于数据分析和曲线逼近等场景。 对一组数据应用最小二乘法实现分段直线拟合的程序算法参考了《最小二乘法分段直线拟合》一文中的方法。该工程是在网友ssxiangwang提供的基础上改进完成，原工程只能拟合出一条直线，而此版本能够根据输入的数据自适应地计算和绘制多条拟合直线。 使用Visual Studio 2013编译后，通过打开.dsw文件可以启动项目，并读取txt文档中的数据。程序会将处理后的分段直线结果显示在坐标系中。下载工程后，请阅读调试总结.txt以了解详细信息及注意事项。工程附带实例txt供参考。 感谢ssxiangwang提供的基础版本。如果遇到任何问题，欢迎与我联系以便共同解决问题。
     
  • 曲线的最小二乘法拟合
    优质
    简介：最小二乘法是一种统计学方法，用于通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。在曲线拟合中，它帮助我们找到最接近给定数据点集的曲线方程。 使用最小二乘法拟合y=ae^(bx)型曲线包括了求对数后拟合和直接拟合两种方法。其中，后者（直接拟合）的精确度最高，并给出了均方误差和最大偏差点作为评估指标。
     
  • 基于Matlab的最小二乘间接平差直线拟合
    优质
    本研究利用MATLAB软件实现最小二乘间接平差方法进行直线拟合，提高数据处理精度与效率，适用于工程测量及数据分析领域。 利用MATLAB实现最小二乘算法进行直线拟合，并采用间接平差原理。
     
  • C++实现的最小二乘法曲线和直线拟合
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了最小二乘法在曲线及直线拟合中的应用，旨在提供一种高效的数据分析工具，适用于科学研究与工程实践。 `polyfit`函数用于多项式拟合，其形式为y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n。参数如下： - x：观察值的x坐标。 - y：观察值的y坐标。 - poly_n：期望拟合的阶数，例如若poly_n=2，则多项式形式为y=a0+a1*x+a2*x^2。 - isSaveFitYs：是否保存拟合后的数据，默认情况下是保存的。
     
  • 使用Excel进行最小二乘法直线拟合
    优质
    本教程介绍如何利用Excel工具对数据点进行最小二乘法直线拟合，涵盖公式应用及图表展示技巧，适合数据分析入门学习。 强烈推荐使用Excel通过最小二乘法拟合直线的方法。
     
  • matlab_curve_fitting_zuixiaoercheng_最小二乘法_曲线拟合
    优质
    本资源专注于MATLAB环境下的曲线拟合技术，特别强调运用最小二乘法进行数据建模和分析，适合科研及工程应用。 基于MATLAB编程，利用最小二乘法实现曲线拟合。
     
  • 基于Matlab的最小二乘法拟合高斯曲线
    优质
    本项目利用MATLAB软件实现最小二乘法对实验数据进行分析处理，以拟合出最符合观测结果的高斯曲线模型。通过优化算法参数，提高曲线拟合精度与效率。 最小二乘法高斯曲线拟合是指基于最小二乘法来拟合高斯曲线的一种方法。
     
  • 基于MFC的最小二乘法线性拟合程序
    优质
    本程序利用Microsoft Foundation Classes (MFC)开发，实现最小二乘法进行线性数据拟合，适用于数据分析与科学计算中对数据趋势预测和模型构建的需求。 在进行数值分析时，对于一个数据组应用最小二乘法进行线性拟合是最基本也是最普遍的一种数值处理方法。本段落基于MFC框架设计了一种导入包含数据的txt文件的功能，并自动使用最小二乘法对数据进行线性拟合，计算出公式y=kx+b中的参数k和b以及相关系数r，同时将数据点和拟合直线在二维坐标图中绘制出来。文中还提供了示例以供参考。