直线拟合

云端舞步1 个月前
svd·平面拟合·直线拟合·激光雷达定位与建图
激光雷达定位与建图-拟合问题本篇文章介绍如何在点云中提取线段和平面。给定一组由N个点组成的点云 X = { x 1 , ⋯   , x n } X =\left \{x_{1}, \cdots , x_{n} \right \} X={x1,⋯,xn} ,其中每个点取三维欧式坐标 x k x_{k} xk,寻找一组平面参数n,d,使得: n T x k + d = 0 n^{T}x_{k} + d = 0 nTxk+d=0 其中:n为法向量,d为截距。 在给出的一组点云数据,满足上述平面方程,且误差最小,于是可直接用最小二乘求解。
知来者逆4 个月前
c++·图像处理·人工智能·opencv·直线拟合
OpenCV图像处理——直线拟合并找出拟合直线的起点与端点对轮廓进行分析,除了可以对轮廓进行椭圆或者圆的拟合之外,还可以对轮廓点集进行直线拟合。在 OpenCV 中,直线拟合通常是通过 cv::fitLine 函数实现的,该函数采用最小二乘法对一组 2D 或 3D 点进行直线拟合。对于 2D 点集,拟合结果是一个 cv::Vec4f 类型的向量,包含了直线的方向向量和直线上的一个点。这个方向向量可以被转换为直线的斜率和截距,从而得到直线的方程。
Huntto9 个月前
直线拟合·总体最小二乘法
总体最小二乘法(Total Least Squares)拟合直线最小二乘法是最小化每个点到直线的垂直误差,由于误差采用的是垂直误差,导致越接近垂直线(平行于\(y\)轴),拟合效果越差,无法拟合垂直线。