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。
5星
