Advertisement

C++ 实现的 RANSAC 算法用于寻找最佳拟合圆_n 个给定点_代码下载

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

简介：
本资源提供用C++编写的RANSAC算法实现代码，适用于从n个给定数据点中寻找最优拟合圆。可直接下载使用。 RANSAC算法的C++实现可以从给定的点集中找到n个最佳拟合圆。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++ 实现的 RANSAC 算法用于寻找最佳拟合圆_n 个给定点_代码下载
    优质
    本资源提供用C++编写的RANSAC算法实现代码，适用于从n个给定数据点中寻找最优拟合圆。可直接下载使用。 RANSAC算法的C++实现可以从给定的点集中找到n个最佳拟合圆。
     
  • 寻找一组闭合轮廓点的最优椭圆拟合：fit_ellipse-MATLAB实现
    优质
    本项目提供了一种高效的算法用于计算封闭点集的最佳椭圆拟合，并以MATLAB代码形式实现了该算法。通过调整参数，用户可以找到复杂数据集中最符合椭圆形轮廓的对象或区域。此工具对于计算机视觉和图像处理领域中的目标检测、模式识别等应用具有重要意义。 此函数采用最小二乘法标准从一组给定的点 (x,y) 中估计出与这些点最佳拟合的椭圆参数。该方法适用于可能倾斜的锥形表示中的椭圆。 椭圆在锥形表示中可以表述为：a*x^2+b*x*y+c*y^2+d*x+e*y+f=0，其中项 x*y 的存在（即 b 不等于 0）会导致椭圆的方向发生偏转。经过参数估计后，函数会去除这个倾斜角度（通过旋转矩阵实现），并从锥形表示中提取描述椭圆的其他参数。 为了调试目的，在给定的手柄上可以绘制出该拟合好的椭圆。需要注意的是： 1) 此功能仅适用于二维轴系。 2) 估计一个椭圆至少需要五个点来确定其五项基本参数。 3) 如果提供的数据是双曲线或抛物线，函数将返回空字段并给出状态提示。
     
  • C++实现给定圆上三个点求圆心和半径.cpp
    优质
    本代码使用C++编写，旨在计算通过给定圆周上的任意三点确定圆心与半径。程序利用了几何算法来解决这一数学问题，适用于需要精确几何计算的应用场景。 早年写的面试题是关于如何用C++实现已知圆上任意三点求圆心半径的算法。这里不考虑特殊情况（代码中有除法操作，并且忽略了分母为0的情况）。有兴趣的话可以参考一下！
     
  • 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。
     
  • 椭圆拟合：根据给定点 (x, y) 返回最优拟合椭圆 - MATLAB开发
    优质
    本MATLAB项目提供了一种算法，用于接收一系列二维点坐标(x,y)，并计算这些点的最佳椭圆拟合。该工具可应用于图像处理和数据分析等领域，帮助用户识别数据中的椭圆形结构或模式。 用法：[semimajor_axis, semiminor_axis, x0, y0, phi] = ellipse_fit(x, y) 输入： - x - x 测量值的向量 - y - y 测量值的向量 输出： - semimajor_axis - 椭圆长轴的大小 - semiminor_axis - 椭圆短轴的大小 - x0 - 椭圆中心的 x 坐标 - y0 - 椭圆中心坐标 - phi - 相对于弧度的旋转角度 x 轴使用的算法：给定椭圆的二次形式： \[ a*x^2 + 2*b*x*y + c*y^2 + 2*d*x + 2*f*y + g = 0 \] 我们需要找到最佳（在最小二乘意义上）参数 \(a, b, c, d, f, g\)。为了将问题转化为常见的估计形式，等式两边除以\(a\), 然后把\(x^2\)移到另一边： \[ 2*b*x*y + c*y^2 + 2*d*x + 2*f*y + \frac{g}{a} = - x^2 \] 这样可以方便地进行参数估计和椭圆拟合。
     
  • 利用C#实现麻雀算法以寻找PID控制器的最佳参数值
    优质
    本研究运用C#编程语言实现了麻雀搜索算法，旨在优化PID控制器的参数设置，从而提升控制系统性能。 基于C#编写麻雀算法，用于求解PID控制参数的最优解。
     
  • C#中最小二乘法的圆拟合算法实现
    优质
    本文介绍了如何在C#编程环境中使用最小二乘法进行圆曲线拟合的具体算法与实现步骤，旨在为开发者提供一个高效、准确的解决方案。 这是一个圆拟合器，它可以生成随机点，并能读取特定格式的点数据。该工具采用最小二乘法对任意给定点进行圆拟合。使用的编程语言是C#。
     
  • KhachiyanAlgorithmMain: 使用 Khachiyan 算法将椭球拟合至 3D 数据点。此代码用于寻找最小体积...
    优质
    简介：KhachiyanAlgorithmMain 是一个利用 Khachiyan 算法实现将椭球拟合到三维数据点的程序，旨在求解最小体积覆盖椭球问题。 例子数据=randint（100,3）； 输出=KhachiyanAlgorithmMain（数据）； plot3(data(:,1),data(:,2),data(:,3),b.) hold on hsurface=surf(output.x,output.y,output.z,FaceColor,b,EdgeColor,none,FaceAlpha,0.1); 半径=输出。半径； 中心=输出。中心； % 绘制主轴 plot3(output.minor(:,1),output.minor(:,2),output.minor(:,3),k,linewidth,0.2) plot3(output.major(:,1), output.major(:,2),output.major(:,3),k,linewidth,5)
     
  • 用最小二乘法拟合一圆的C++代码
    优质
    本段代码采用C++编写，运用最小二乘法实现对一组数据点的最佳圆形拟合，适用于需要进行曲线拟合和模式识别的应用场景。 使用最小二乘法对一个点集拟合圆，并返回该拟合圆的圆心和半径。可以参考C++版本的OpenCV实现原理代码。 原文中提供的链接包含了具体的算法细节，这里不再重复给出具体链接或联系方式信息。如果需要查看相关技术文档或示例代码，请自行搜索相关的开源项目和技术博客文章。
     
  • 利用Levenberg-Marquardt方法对一组给定点进行圆锥拟合：基于Levenberg-Marquardt算法...
    优质
    本文介绍了一种应用Levenberg-Marquardt算法对空间数据点集进行精确圆锥拟合的方法，提供了高效优化策略。 一般的圆锥曲线可以用以下方程式唯一地描述（直到比例因子为止）：Ax^2 + Bxy + Cy^2 + Dx + Ey + F = 0。参数(A, B, C, D, E, F)通常被称为圆锥的代数参数向量。 用法： [ParA,RSS,iters,code] = fit_conicLMA(XY, ParAini,LambdaIni) 子函数包括：Residuals_ellipse、Residuals_hyperbola、AtoG（可以从之前的提交中找到）、JmatrixLMA（包含在主函数中） 输入： - XY：给定点 i=1到n - ParAini = [A,B,C,D,E,F] - 初始参数向量 - LambdaIni：控制参数Lambda的初始值 输出： - ParA：找到的圆锥的代数参数向量 - RSS：Residual Sum of Squares（距离平方和）