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基于zernike 拟合生成包裹训练数据-可自定义拟合的项数

 可以看到拟合误差其实还是有很多的,但是这个主要是包裹噪声产生的,用到了github 上的zernike 库,直接pip install 一下安装就可以了

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.gridspec as gridspec
from scipy.stats import multivariate_normal
# 这里只导入RZern类,不需要导入FitZern
from zernike import RZern# 设置中文字体支持
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号# 创建圆形掩码函数
def create_circular_mask(img_size):"""创建内接圆掩码"""y, x = np.ogrid[-img_size 

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