寻找一组闭合轮廓点的最优椭圆拟合：fit_ellipse-MATLAB实现
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简介：
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。
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