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RANSAC算法：实现对随机点集或用户输入点的直线拟合-MATLAB开发

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简介：
本项目介绍并实现了RANSAC算法，用于处理包含离群值的随机点集或用户输入点，以进行准确的直线拟合。采用MATLAB编程语言完成开发。 使用RANSAC算法来拟合数据点。模型的最小内点数和要完成的迭代次数由用户输入。

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  • RANSAC算法：实现对随机点集或用户输入点的直线拟合-MATLAB开发
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    本项目介绍并实现了RANSAC算法，用于处理包含离群值的随机点集或用户输入点，以进行准确的直线拟合。采用MATLAB编程语言完成开发。 使用RANSAC算法来拟合数据点。模型的最小内点数和要完成的迭代次数由用户输入。
     
  • RANSAC直线拟合
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    RANSAC（随机抽样一致性）算法是一种用于估计模型参数的方法，尤其擅长在数据包含大量异常值的情况下进行直线拟合。该方法通过迭代选择样本子集来计算模型，并评估其对剩余数据的适用性，从而有效地识别和排除异常值的影响，最终得到最可靠的直线拟合结果。 在VS2015版本中实现的Ransac直线拟合算法速度快、效果好，可以直接使用。
     
  • 计算直线与平面的交点 - plane_line_intersect (或-matlab开发)
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    本资源提供了一个MATLAB函数plane_line_intersect用于求解三维空间中一条直线与一个平面的交点。输入参数为直线的方向向量和平面上的一系列点，输出则给出具体的交点坐标。此工具在计算机图形学和几何建模中有广泛应用。 `plane_line_intersect` 函数用于计算平面与线段（或直线）的交点。 输入参数： - `n`: 平面的法向量。 - `V0`: 属于该平面的一个任意点。 - `P0`: 线段 P0P1 的一个端点。 - `P1`: 线段 P0P1 的另一个端点。 输出参数： - `I`：交点坐标（若有）。 - `Check`：表示交集情况的指标，具体值为： - 0 表示不相交（无交集） - 1 表示平面在唯一一点 I 处与线段 P0P1 相交 - 2 表示整个线段位于平面上 - 3 表示交点不在端点 P0 和 P1 构成的线段上 例如，考虑计算平面 x + y + z + 3 = 0（法向量 n=[1,1,1]）与由两点 [-5,1,-1] 和 [1,2,3] 确定的线段之间的交点。可以使用函数调用 `[I,check]=plane_line_intersect([1 1 1],[1 1 -5],[-5 1 -1],[1 2 3])` 来获取结果。
     
  • 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。
     
  • 模拟用户进行点击输入，实现自动点击功能
    优质
    本工具通过模拟用户操作，实现自动化点击和输入，有效提高工作效率，适用于各种需要频繁手动操作的任务场景。 实现自动点击输入功能以模拟用户操作，并在代码中添加了详细注释以及文档说明。
     
  • Py-RANSAC：包含线和平面拟合示例的Python RANSAC算法实现
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    Py-RANSAC是一款用Python编写的RANSAC算法实现工具，特别适用于处理数据中的异常值问题。该库包含了针对直线和多平面拟合的具体案例，帮助用户快速理解和应用RANSAC方法解决实际问题。 关于吡喃二酸的线拟合示例和平面拟合示例的RANSAC算法在Python中的实现。
     
  • 基于嵌入式MATLAB的32点FFT定点算法实现及应用示例-MATLAB开发
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    本项目展示了如何利用嵌入式MATLAB设计并实现一个针对FPGA优化的32点快速傅里叶变换(FFT)的定点算法，并提供了实际的应用案例。 离散傅立叶变换（DFT）在数字信号处理（DSP）领域扮演着关键角色，并被广泛应用于相关分析与频谱解析等领域。理解其计算过程中产生的量化误差是设计过程中的一个重要环节，无论是在软件还是硬件实现中都是如此。对于具有N个点的复数DFT来说，它包含了N次复数乘法操作（即4N次实数乘法）。在定点实现方式下，每次执行乘法运算都会引入一定的量化误差，并且这些误差之间彼此独立、与输入信号无关。 快速傅立叶变换（FFT）提供了一种高效计算DFT的方法。尽管通过使用FFT可以显著减少所需的乘法次数，但并不能相应地降低量化误差的数量或大小。每个蝶形操作（忽略一些不重要的加减1运算）涉及一次复数乘法（即四次实数乘法）。在每一步的蝶形操作中引入的量化误差会随着N/2级传播而累积。 分析FFT算法中的噪声影响，特别是在与量化相关的方面，是一项具有挑战性的任务。由于FFT是由一系列阶段组成的，在每个阶段可以采用不同的缩放策略来优化性能或减少计算复杂度。通过使用附加模型，可以在每一个FFT阶段改变定点数值类型和fimath设置（例如作为嵌入式MATLAB脚本的一部分），以适应特定的应用需求并最小化量化误差的影响。
     
  • MATLAB中对空间点集及多条直线进行联合拟合的代码.zip
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    这段资源提供了一段MATLAB代码，用于实现空间内多个点集合以及若干条直线的同时参数估计和模型拟合，适用于工程与科学计算领域中的数据处理。 该资源基于MATLAB的空间点集直线拟合方法，同时拟合了三条直线。适用于大学生、研究生使用MATLAB进行数据处理时学习直线拟合内容。资源包含代码及数据集（空间点坐标集，为TXT文本段落件），程序中包括读取文件的功能。
     
  • Matlab RANSAC代码-ShapeContexts：实现形状匹配与点对应的方法
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    本项目提供了基于MATLAB的RANSAC算法结合Shape Contexts方法的代码，用于精确执行形状匹配及关键点对应分析。 MATLAB RANSAC代码实现了ShapeContexts用于形状匹配及点对应。此实现忠实地遵循了Belongie、Malik和Puzicha的“形状上下文”方法，并基于玫瑰直方图间的卡方距离。入门这个项目是忠实于Belongie，Malik和Puzicha提出的“形状上下文”的实践应用，可用于进行形状匹配以及从一个形态到另一个形态的点对应工作。 该方案计算了两个不同形态间每一点对应的推土机（Earth Movers）直方图距离。函数munkres.m由Yi Cao编写，并且最初来源于某个公开资源处获取。 先决条件： 为了运行此代码，您需要在MATLAB中安装以下工具箱: - image_toolbox - statistics_toolbox 如果要执行test_ransac.m，则必须使用Peter Kovesi的MATLAB软件包。这将提供所需的所有额外功能和数据集支持。 版本控制：这是第一个版本，运行速度较慢，在未来计划编写CUDA版本或更新直方图生成机制。 作者: Adrian Szatmari 许可协议： 此项目已获得MIT许可证授权。详情请参阅相关文件内容。 致谢: 特别感谢Peter Kovesi和Yi Cao公开分享他们宝贵的资源，使得此类研究得以顺利进行。
     
  • 使用Node.js和Socket.IO实现点对点随机匹配聊天
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    本项目采用Node.js与Socket.IO技术栈，构建了一个实时、高效的点对点随机匹配聊天系统，为用户提供流畅的在线交流体验。 真心佩服那些能够经常发布笔记的人。我也想做到这一点，但无奈技术有限加上懒惰，得多向高手们学习了。前段时间用平台自带的socket编写了一个聊天室，其实就是改动了一下它的示例代码。这次想要实现一个随机私聊功能，所以我决定基于node和socket.io搭建服务端程序。虽然这是我第一次使用node做项目，尽管做的不是很好，但还是想分享一下。 需要用到的东西有：node用于构建后台服务；express用来托管静态资源；以及socket.io来传输聊天数据。接下来讲一讲思路：用socket.io传递数据其实很简单，只需要在前端页面引入 socket.io.js ，然后在Node端也进行相应的请求配置，并重写一些代码即可实现所需功能。