Advertisement

该文件包含一个C++方法，用于椭圆拟合。

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

简介：
该项目提供了一个基于C++语言的椭圆拟合方法，其源代码位于GitHub仓库：https://github.com/seisgo/EllipseFit。最初的版本为基于Qt框架的实现，现已更新为不依赖Qt的独立版本。该实现包含两个关键文件，分别是myEllipse.h头文件和myEllipse.cpp源文件。更详细的说明和示例可以参考博客：https://blog..net/iamqianrenzhan/article/details/95536334。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++中的椭圆拟合方法.rar
    优质
    本资源提供了一种在C++中实现的椭圆拟合算法，适用于图像处理和计算机视觉领域的数据点集椭圆拟合需求。包含源代码与示例文档。 椭圆拟合的C++方法参考了GitHub上的一个项目（https://github.com/seisgo/EllipseFit），该项目原版是基于Qt开发的，但已改为不依赖于Qt的版本。改动后的代码包含两个文件：myEllipse.h和myEllipse.cpp。具体细节可以参阅相关文章（https://blog..net/iamqianrenzhan/article/details/95536334）。
     
  • 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。
     
  • C#_读取DXF文件（包含椭圆）.rar
    优质
    本资源提供了一个用C#编写的程序示例，能够解析并读取包含椭圆等复杂图形元素的DXF文件。适合开发者学习和参考。 C#读取DXF文件中的线、圆、圆弧、多段线、半圆和椭圆等内容。
     
  • C语言中的椭圆拟合算法
    优质
    本文介绍了在C语言环境中实现的一种高效的椭圆拟合算法，通过数学建模和编程实践相结合的方法，为计算机视觉领域中的对象识别与跟踪提供了一种新的技术手段。 椭圆拟合是一种技术，在数据集中找到最佳的椭圆形轮廓，广泛应用于图像分析、天文数据分析及工程问题中的曲线拟合等领域。在C语言中实现这种算法需要对数学原理有深入的理解，包括线性代数、微积分和优化方法等知识。本段落将详细介绍椭圆拟合的基本概念、其背后的数学模型以及如何使用C语言来实现它。 首先，我们需要了解椭圆的方程形式：\[ \frac{x^2}{a^2} + \frac{y^2}{b^2} = 1 \]其中 \(a\) 和 \(b\) 分别代表椭圆的半长轴和半短轴长度，并且满足条件 \(a > b\)。在进行拟合时，我们的目标是通过调整参数 \(a\) 和 \(b\) 的值来使得到的数据点与该方程描述的理想椭圆尽可能接近。 一种常用的拟合方法是最小二乘法，它试图找到使得所有数据点到椭圆边界距离的平方和最小化的参数。对于N个给定的数据点 \((x_i, y_i)\)，可以构建一个误差函数：\[ E(a, b) = \sum_{i=1}^{N}(r_i^2 - 1)^2 \]其中 \(r_i\) 表示数据点到椭圆边界距离的平方。此问题可以通过牛顿法或高斯-牛顿法等迭代方法求解。 在C语言环境中实现上述算法，通常需要完成以下步骤： 1. **准备输入**：创建一个二维数组来存储每个数据点的 \(x\) 和 \(y\) 坐标。 2. **初始化参数**：设定椭圆半径的初始值。这一步可以通过分析数据集中最大和最小坐标值得到合理估计。 3. **迭代优化**：使用上述提到的方法（如牛顿法或高斯-牛顿法）来更新 \(a\) 和 \(b\) 的值，直到误差函数达到预定阈值或者达到了设定的最大迭代次数为止。在每次迭代中需要计算梯度和海森矩阵，并利用这些信息对参数进行调整。 4. **距离评估**：对于每一个数据点，根据椭圆方程来确定其到椭圆边界的距离并将其平方化处理。 5. **误差计算与收敛判断**：将所有经过上述步骤得到的距离值求和以获得总的误差函数值，并通过比较连续两次迭代之间的变化量或达到最大迭代次数的条件来决定是否继续进行优化过程。 6. **输出结果**：当算法停止时，提供最终确定下来的 \(a\) 和 \(b\) 值以及其他可能有用的参数（如旋转角度等）。 总之，椭圆拟合是解决具有特定形状特征的数据集问题的重要工具之一。借助于C语言的高效性和灵活性，可以编写出能够满足实际需求的高质量代码实现。通过结合数学模型与适当的优化策略，我们可以有效地完成此类任务。
     
  • 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++中使用OpenCV进行椭圆拟合
    优质
    本教程介绍如何在C++环境中利用OpenCV库实现图像中的椭圆检测与拟合，适用于计算机视觉和图形处理领域的学习者及开发者。 数字图像处理中的OpenCV可以用来读取图片并拟合椭圆，并计算出椭圆的形状参数如椭圆度。
     
  • 关于圆柱面拟合方法的文章，该方法十分出色
    优质
    本文介绍了一种先进的圆柱面拟合技术，能够高效准确地处理复杂数据集，适用于多种工程与科研领域，展现了卓越的技术优势和应用潜力。 在现代计算机辅助设计（CAD）、工业测量以及计算机视觉等领域中，对点云数据进行高精度拟合是一项基础且重要的工作。圆柱体的精确拟合尤其重要，在工程中有广泛的应用。本段落将探讨一种基于主成分分析和最小二乘法的圆柱面拟合方法，这种方法在确定初始值后，利用非线性最小二乘法迭代求解圆柱模型参数，从而实现对点云数据中圆柱表面的精确拟合。 首先使用主成分分析（PCA）来提取点云中的主要结构特征。通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组不相关的变量，并确定出代表圆柱方向的主要成分。在圆柱面拟合背景下，这种方法用于找出能够体现圆柱主要特性的两个主轴：一个沿圆柱的中心线（即轴），另一个垂直于该轴。 随后采用线性最小二乘法来估计模型参数的初值。通过最小化误差平方和的方法找到最佳函数匹配，从而计算出初步的圆柱几何特征如半径、位置等信息。 在确定了初始拟合值之后，非线性最小二乘法则被用来进一步优化这些参数以更好地适应点云数据。这种方法迭代调整模型参数直到达到最优解，并且能够减少误差方程中的残差和标准偏差，提高拟合的准确性。 该方法具有如下特点： 1. 通过主成分分析法确定圆柱的方向特征，为后续最小二乘法提供了良好的起点。 2. 使用线性最小二乘法来估计初始参数值，这一步骤确保了非线性迭代过程中的合理起始点。 3. 利用非线性最小二乘法进行多次迭代以优化模型参数直至误差达到最低程度，从而获得更精确的圆柱拟合结果。 4. 通过改进传统的误差方程构建方法，在面对复杂数据时能够减少误差并提高拟合精度。 在实际应用中，这种方法可以用于处理各种形状和大小的管道、建筑构件以及机械零件等。因此它能为相关领域的研究与实践提供强有力的技术支持，并且有助于生成更准确可靠的几何模型基础以供进一步的数据分析使用。
     
  • 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。
     
  • 使用MATLAB和C进行椭圆方程的数据拟合
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB与C语言结合的方法，对椭圆型偏微分方程数据进行高效准确的拟合。通过跨编程环境的技术整合，提高了复杂数学模型的求解效率及精确度。 Matlab和C语言都可以用来实现数据拟合椭圆方程的功能。这两种编程工具提供了丰富的数学函数库和支持，使得处理复杂的数学问题变得相对容易。通过使用这些语言中的特定算法和技术，可以有效地将实验或采集到的数据点与理论上的椭圆模型进行匹配，进而获取最佳的拟合参数。这种方法在工程学、物理学以及统计分析等领域有着广泛的应用价值。
     
  • 椭圆的最小二乘法拟合
    优质
    椭圆的最小二乘法拟合是一种数学方法，用于通过最小化数据点与椭圆模型之间的平方误差来估算最佳椭圆参数。这种方法在图像处理和数据分析中有广泛应用。 以C语言开发的最小二乘法椭圆拟合程序，精度非常高，欢迎使用。