Advertisement

直线、平面、圆及椭圆的拟合程序

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

简介：
本程序提供高效算法，用于数据点集中直线、平面、圆和椭圆的最佳拟合，适用于工程测量与数据分析，提升模型精度与实用性。 采用MATLAB编写的直线拟合程序、平面拟合程序、圆拟合和椭圆拟合程序，在图像处理和视觉测量中有较多的应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 直线、平面、圆及椭圆的拟合程序
    优质
    本程序提供高效算法，用于数据点集中直线、平面、圆和椭圆的最佳拟合，适用于工程测量与数据分析，提升模型精度与实用性。 采用MATLAB编写的直线拟合程序、平面拟合程序、圆拟合和椭圆拟合程序，在图像处理和视觉测量中有较多的应用。
     
  • MATLAB中的椭圆拟合程序
    优质
    本简介介绍一个用于在MATLAB环境中进行椭圆拟合的程序。该工具旨在帮助用户通过给定的数据点集来精确地估计椭圆参数，适用于图像处理、计算机视觉等领域。 这段文字描述了一个用MATLAB编写的程序，该程序通过最小二乘法进行椭圆拟合，并最终得到椭圆的五个参数。
     
  • MATLAB中的椭圆拟合程序
    优质
    本程序提供了一种在MATLAB环境下实现复杂数据集的椭圆拟合的方法。通过优化算法，能够准确地从散点集中提取出最佳椭圆模型，适用于图像处理、数据分析等多个领域。 通过离散点拟合椭圆并获取其参数，在MATLAB中直接绘图使用方便，已经过测试验证。
     
  • MFC中绘制直线、圆及椭圆
    优质
    本文章详细介绍了在Microsoft Foundation Classes (MFC)编程环境中如何实现基本图形（如直线、圆形和椭圆）的绘制。通过学习本文，读者能够掌握相关的函数与方法，进而灵活地将其应用到自己的项目中，提升界面设计能力。 在计算机图形学领域，MFC（Microsoft Foundation Classes）是由微软开发的一个类库，用于创建Windows应用程序。它提供了一套面向对象的API接口，简化了开发者使用Windows API实现各种绘图功能的过程，包括绘制直线、圆以及椭圆等。 要深入了解如何利用MFC进行基本图形绘制，首先需要熟悉CDC（Device Context）类的作用。CDC是与设备相关的上下文管理器，在MFC中用于执行绘图操作。通常情况下，我们通过CDC对象来完成诸如画线和填充形状的任务。 1. **直线绘制：** 使用`MoveTo`和`LineTo`函数可以在指定的两点之间绘制一条直线。这两个方法分别定义了起始点位置（使用`MoveTo(x, y)`）以及从当前坐标到另一个给定点的连线（通过调用`LineTo(x, y)`实现）。例如： ```cpp CDC dc; dc.Attach(pDC); dc.MoveTo(x1, y1); dc.LineTo(x2, y2); dc.Detach(); ``` 这里提到的中点算法是一种优化直线绘制的技术，它特别适用于较长距离的情况，并且能减少重复计算像素颜色的需求。 2. **圆形绘制：** MFC提供了`Ellipse`函数来直接在矩形区域内画出一个圆。然而，在需要自定义的情况下，可以使用Bresenham算法实现更精确的圆周点定位与填充操作。这要求我们提供中心坐标和半径作为输入参数，并根据算法计算每个像素是否应该被包含进图形中。 3. **椭圆形绘制：** 类似于圆形，MFC同样支持通过`Ellipse`函数来定义一个矩形区域内的椭圆形状。如果需要使用更复杂的绘图逻辑（如中点算法），则需考虑在不同轴向上的增量变化以准确填充各个像素位置。 除了基本的图形元素外，在实际应用开发过程中还可能涉及到颜色、线型和宽度等属性的选择，这些可以通过`SetROP2`以及`SetPen`等功能进行配置。例如： - `SetROP2()`用于设定绘图模式； - `SetPen()`允许指定线条的具体样式及厚度。 通过学习并理解特定项目（如“画直线 圆 及椭圆”）中的代码示例，开发者可以更好地掌握MFC图形绘制的核心技术和实践方法。这些基础的几何形状构建能力对于开发更加复杂和动态化的用户界面至关重要。
     
  • 圆与椭圆的拟合方法
    优质
    本研究探讨了圆与椭圆在图像处理中的拟合技术，介绍了多种算法模型，并比较了它们的优缺点及适用场景。 有一大堆平面点的坐标，如果这些点构成的是圆形结构，如何求得该圆的圆心及其半径；若这些点构成了椭圆形结构，则如何计算它的圆心、长短轴以及转角？请提供VC6++编程语言的相关代码，并附带一个doc文档进行说明。
     
  • 椭圆拟合(Matlab)
    优质
    简介：本资源提供了一套详细的Matlab代码和教程，用于在图像处理中进行椭圆检测与拟合，适用于科研及工程应用。 这是一个快速且非迭代的椭圆拟合算法。用法：A = EllipseDirectFit(XY)。 输入： - XY(n,2)数组代表n个点的坐标。 - x(i)=XY(i,1) - y(i)=XY(i,2) 输出： - A=[a b c d e f]，表示椭圆拟合系数向量。其方程为：ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0。 其中A被归一化为||A||=1。 可以转换输出的几何参数（如半轴、中心等）的具体理论公式可以在相关文献或资源中找到。此椭圆拟合理论由以下文章提出： - A. W. Fitzgibbon, M. Pilu, R. B. Fisher Direct Least Squares Fitting of Ellipses IEEE Trans. PAMI, Vol. 21, pages 476-480 (1999) 作者称该方法为“直接椭圆拟合”。 此代码基于一个合适的数值稳定版本R.Halir和J.Flusser，仅将数据进行了中心化处理以进一步提高性能。 注意：拟合输出值为椭圆！即使点可以得到更好的近似双曲线的逼近效果，您依然会获得一个椭圆。
     
  • C# Ransac直线与圆的拟合方法.rar_RANSAC圆拟合_直线拟合
    优质
    本资源提供了利用C#编程语言实现RANSAC算法进行直线和圆拟合的方法。适用于需要从含有大量异常数据的集中提取有效模型的应用场景。包含了详细的代码示例与说明文档，帮助用户快速理解和应用RANSAC技术在几何模式识别中的强大能力。 C# 实现直线拟合和圆拟合的 RANSAC 算法，并剔除忽略点。
     
  • MATLAB椭圆数据拟合程序.rar
    优质
    本资源为一个用于在MATLAB环境中进行椭圆数据拟合的程序包。用户可以利用该工具对实验或测量得到的数据点进行精确的椭圆模型拟合，适用于科学研究和工程应用中的数据分析与建模工作。 在MATLAB中进行椭圆拟合是一项常见的数据分析任务，在处理二维空间中的散点数据时尤为常见，例如物理学、工程学及生物学等领域。本压缩包文件“MATLAB数据椭圆拟合程序.rar”提供了一个用于对散点数据进行椭圆拟合的MATLAB实现方案，其目的是帮助用户从一系列坐标中找出一个最佳拟合的椭圆模型，从而揭示潜在的数据结构。 椭圆拟合的基本原理是基于最小二乘法，通过调整椭圆参数（中心位置、半长轴和短轴以及旋转角度）来使散点数据与椭圆之间的残差平方和达到最小值。在MATLAB中实现这一过程通常需要使用矩阵运算和优化算法。具体步骤包括： 1. **数据预处理**：收集到的散点数据首先进行适当的预处理，如去除异常值和平滑化等操作以提高拟合结果的准确性。 2. **定义椭圆方程**：椭圆的一般形式为`((x-h)^2/a^2) + ((y-k)^2/b^2) = 1`，其中`(h,k)`表示椭圆中心位置，`a`和`b`分别代表半长轴与短轴长度，而`\theta`则指明旋转角度。 3. **构建目标函数**：该步骤的目标是定义一个残差平方和作为优化问题的目标函数。在MATLAB中通常会使用向量及矩阵运算来表示这一过程中的计算需求。 4. **应用优化算法**：利用MATLAB内置的优化工具箱，如`fminunc`或`lsqcurvefit`等函数对目标函数求解，以找到使残差最小化的椭圆参数值。 5. **可视化拟合结果**：最后将得到的最佳拟合椭圆与原始数据一起展示出来。这通常可以通过MATLAB的绘图功能如`plot`和`scatter`实现，并帮助直观地对比分析拟合效果。 在实际应用场景中，用户可能需要根据具体需求调整上述步骤中的某些环节。例如，在处理含噪声较大的散点时，可以考虑采用更复杂的模型或选择更为稳健的优化算法。此外，为了提高参数估计过程的稳定性和效率，也可以对椭圆参数进行初始化设置，比如以数据集中心作为初始位置。 压缩包内的程序文件很可能是实现了上述步骤的具体MATLAB代码片段。通过阅读和理解这些源码内容，用户能够更好地掌握椭圆拟合的基本原理和技术方法。使用该程序时，只需提供散点数据即可获得最佳拟合的椭圆参数，并且可能还会展示出相应的图形结果。 总的来说，“MATLAB数据椭圆拟合程序”为从二维散点集中提取有意义的信息提供了有效手段，在理解与分析此类分布形态方面具有重要意义。通过研究和应用此工具，用户不仅能够掌握椭圆拟合的核心理论和技术方法，还有助于提升其在MATLAB环境下的编程及数据分析能力。
     
  • Hyperellipsoid Fit: 直接拟合椭圆、椭球及超椭球 - MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种直接拟合二维椭圆、三维椭球及其他维度超椭球的方法。利用MATLAB实现，适用于数据点集的最佳拟合需求。 函数 HYPERELLIPSOIDFIT.M 用于将二次曲面拟合到给定的 n 维数据集上，特别适用于椭球拟合任务。此函数整合了几种不同维度下的椭圆拟合方法，并提供了一种确保在任何情况下都能生成有效解的方法。此外，它还包含一种正则化技术，能够强制解决方案成为球体并解决不适定拟合问题。 该方法的具体描述可以在 Kesäniemi-Virtanen 的论文“超椭圆体的直接最小二乘拟合”中找到，发表于 IEEE 模式分析和机器智能交易期刊。另外，在包内还包含了一个名为 DEMO.M 的函数，它使用 HYPERELLIPSOIDFIT 函数来演示在不同正则化参数值下各种方法产生的 3D 结果。
     
  • 椭圆拟合_two-method_fitellipse.zip
    优质
    本资源包含两种不同的椭圆拟合方法，以MATLAB代码形式实现。通过比较分析，帮助用户选择最适合其需求的数据拟合方案。 我收集了一位外国编写的椭圆拟合算法的C++实现版本。该算法可以根据输入的一组XY数据计算出椭圆参数。