OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
拟合一条直线到2D或3D点集。
fitLine 函数通过最小化 ∑ i ρ ( r i ) \sum_i \rho(r_i) ∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,其中 r i r_i ri 是第i 个点到直线的距离,而 ρ ( r ) \rho(r) ρ(r)是一个距离函数,可以是以下之一:
-
DIST_L2
ρ ( r ) = r 2 / 2 (the simplest and the fastest least-squares method) \rho (r) = r^2/2 \quad \text{(the simplest and the fastest least-squares method)} ρ(r)=r2/2(the simplest and the fastest least-squares method) -
DIST_L1
ρ ( r ) = r \rho (r) = r ρ(r)=r -
DIST_L12
ρ ( r ) = 2 ⋅ ( 1 + r 2 2 − 1 ) \rho (r) = 2 \cdot ( \sqrt{1 + \frac{r^2}{2}} - 1) ρ(r)=2⋅(1+2r2−1) -
DIST_FAIR
ρ ( r ) = C 2 ⋅ ( r C − log ( 1 + r C ) ) where C = 1.3998 \rho \left (r \right ) = C^2 \cdot \left ( \frac{r}{C} - \log{\left(1 + \frac{r}{C}\right)} \right ) \quad \text{where} \quad C=1.3998 ρ(r)=C2⋅(Cr−log(1+Cr))whereC=1.3998 -
DIST_WELSCH
ρ ( r ) = C 2 2 ⋅ ( 1 − exp ( − ( r C ) 2 ) ) where C = 2.9846 \rho \left (r \right ) = \frac{C^2}{2} \cdot \left ( 1 - \exp{\left(-\left(\frac{r}{C}\right)^2\right)} \right ) \quad \text{where} \quad C=2.9846 ρ(r)=2C2⋅(1−exp(−(Cr)2))whereC=2.9846 -
DIST_HUBER
ρ ( r ) = { r 2 2 if r < C C ⋅ ( r − C 2 ) otherwise 此处 C = 1.345 \rho(r) = \begin{cases} \frac{r^2}{2} & \text{if } r < C \\ C \cdot (r - \frac{C}{2}) & \text{otherwise} \end{cases} 此处C=1.345 ρ(r)={2r2C⋅(r−2C)if r<Cotherwise此处C=1.345
该算法基于 M-估计器技术(http://en.wikipedia.org/wiki/M-estimator),该技术迭代地使用加权最小二乘法来拟合直线。在每次迭代之后,权重 w i w_i wi被调整为与 ρ ( r i ) \rho(r_i) ρ(ri)成反比。
函数原型
void cv::fitLine
(InputArray points,OutputArray line,int distType,double param,double reps,double aeps
)
参数
- 参数points 输入的2D或3D点集,存储在 std::vector<> 或 Mat 中。
- 参数输出的直线参数。在2D拟合的情况下,它应该是一个包含4个元素的向量(如 Vec4f)—— (vx, vy, x0, y0),其中 (vx, vy) 是与直线共线的归一化向量,(x0, y0) 是直线上的一点。在3D拟合的情况下,它应该是一个包含6个元素的向量(如 Vec6f)—— (vx, vy, vz, x0, y0, z0),其中 (vx, vy, vz) 是与直线共线的归一化向量,(x0, y0, z0) 是直线上的一点。
- 参数distType 由 M-估计器使用的距离类型,参见 DistanceTypes。
- 参数param 对某些类型的距离来说的数值参数(C)。如果它是0,则会选择一个最优值。
- 参数reps 对半径(坐标原点与直线之间的距离)的充分精度。
- 参数aeps 对角度的充分精度。对于 reps 和 aeps,0.01 是一个好的默认值。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{// 创建一个空白图像Mat img( 400, 400, CV_8UC3, Scalar( 255, 255, 255 ) );// 创建一组2D点vector< Point2f > points;points.push_back( Point2f( 100, 100 ) );points.push_back( Point2f( 200, 100 ) );points.push_back( Point2f( 200, 200 ) );points.push_back( Point2f( 100, 200 ) );points.push_back( Point2f( 150, 150 ) );points.push_back( Point2f( 150, 250 ) );points.push_back( Point2f( 250, 150 ) );points.push_back( Point2f( 250, 250 ) );// 定义输出直线Vec4f line;// 拟合直线fitLine( points, line, DIST_L2, 0, 0.01, 0.01 );// 获取直线参数float vx = line[ 0 ];float vy = line[ 1 ];float x0 = line[ 2 ];float y0 = line[ 3 ];// 计算两点来绘制直线Point p1( x0 - 100 * vx, y0 - 100 * vy );Point p2( x0 + 100 * vx, y0 + 100 * vy );// 在原图上绘制直线cv::line( img, p1, p2, Scalar( 0, 0, 255 ), 2, LINE_8 );// 绘制点集for ( const auto& pt : points ){circle( img, pt, 5, Scalar( 0, 255, 0 ), -1 );}// 显示结果imshow( "Line Fitting", img );waitKey( 0 );return 0;
}
运行结果

相关文章:
OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 拟合一条直线到2D或3D点集。 fitLine 函数通过最小化 ∑ i ρ ( r i ) \sum_i \rho(r_i) ∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,…...
Mysql基础练习题 1757.可回收且低脂的产品(力扣)
编写解决方案找出既是低脂又是可回收的产品编号。 题目链接: https://leetcode.cn/problems/recyclable-and-low-fat-products/description/ 建表插入数据: Create table If Not Exists Products (product_id int, low_fats ENUM(Y, N), recyclable …...
Nginx调优,有这篇就够了
目录 1. 工作进程数量 2. Nginx最大打开文件数 3. Nginx事件处理模型 4. 开启高效传输模式 5. 连接超时时间 6. proxy调优 7. fastcgi 调优 8. gzip 调优 9. expires 缓存调优 10. 防盗链 11. 内核参数优化 1. 工作进程数量 #根据cpu个数自动调整工作进程数量 work…...
Java语言程序设计基础篇_编程练习题*18.17 (数组中某个指定字符出现的次数)
题目:*18.17 (数组中某个指定字符出现的次数) 编写一个递归的方法,求出数组中一个指定字符出现的次数。需要定义下面两个方法,第二个方法是一个递归的辅助方法。 public static int count(char[] chars, char ch) public static int count(…...
实时(按帧)处理的低通滤波C语言实现
写在前面: 低通滤波采用一般的FIR滤波器,因为本次任务,允许的延迟较多,或者说前面损失的信号可以较多,因此,涉及一个很高阶的FIR滤波器,信号起始段的信号点可以不处理,以及…...
Centos7.9部署Gitlab-ce-16.9
一、环境信息 软件/系统名称版本下载地址备注Centos77.9.2009https://mirrors.nju.edu.cn/centos/7.9.2009/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-2009.isogitlab-cegitlab-ce-16.9.1https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el7/gitlab-ce-16.9.1-ce.0.el7.x86_64.rpm…...
卷积神经网络(一)
目录 一.卷积神经网络的组成 二.卷积层 目的: 参数: 计算公式 卷积运算过程 三.padding-零填充 1.Valid and Same卷积 2.奇数维度的过滤器 四.stride步长 五.多通道卷积 1.多卷积核(多个Filter) 六.卷积总结 七.池化层(Pooling) 八.全连接层…...
加密与安全_ sm-crypto 国密算法sm2、sm3和sm4的Java库
文章目录 Presm-crypto如何使用如何引入依赖 sm2获取密钥对加密解密签名验签获取椭圆曲线点 sm3sm4加密解密 Pre 加密与安全_三种方式实现基于国密非对称加密算法的加解密和签名验签 sm-crypto https://github.com/antherd/sm-crypto 国密算法sm2、sm3和sm4的java版。基于js…...
VR 尺寸美学主观评价-解决方案-现场体验研讨会报名
棣拓科技VR创新解决方案助力尺寸美学所见即所得! 诚邀各位行业专家莅临指导交流 请扫描海报二维码踊跃报名,谢谢 中国上海 2024.10.25 亮点介绍 1、通过精湛渲染技术,最真实展现设计效果,并通过VR设备一比一比例进行展现。 2、设置相关设…...
网络基础入门指南(三)
一、远程管理交换机 1.配置IP地址 远程管理需要通过IP地址访问网络设备交换机的接口,默认无法配置IP地址需要使用虚接口vlan1 2.配置远程登录密码 远程管理需要配置VTY接口VTY是虚拟终端,是一种网络设备远程连接的方式vty 0 4表示可同时打开5个会话 3…...
大众萨克森:SNP助力汽车制造智能化,实现SAP S/4HANA系统成功升级
关于大众萨克森 VW Sachsen 大众汽车(Volkswagen Sachsen GmbH)包括位于德国茨维考的汽车工厂、位于德累斯顿的透明工厂和位于开姆尼茨的发动机工厂。茨维考汽车厂拥有 7,900名员工,每天生产1,350辆高尔夫和帕萨特汽车。在开姆尼茨的发动机工…...
20240912 每日AI必读资讯
OpenAI计划在接下来的两周内发布Strawberry - 独立产品:尽管草莓是ChatGPT的一部分,但它将作为一个独立的产品发布,具体如何提供尚不清楚。它可能会出现在用户选择的AI模型下拉菜单中,与现有服务有所不同。 - 推理功能ÿ…...
Linux之Shell命令
Shell 是一个 C 语言编写的脚本语言,它是用户与 Linux 的桥梁,用户输入命令交给 Shell 处理,Shell 将相应的操作传递给内核(Kernel),内核把处理的结果输出给用户。 程序执行方式:编译、解释 Sh…...
前端Vue框架实现html页面输出pdf(html2canvas,jspdf)
代码demo: <template><el-dialog class"storageExportDialog" :fullscreen"true" title"" :visible.sync"visible" v-if"visible" width"600px"><div id"exportContainer" …...
SAP Fiori UI5-环境搭建-2022-2024界面对比
文章目录 一、Fiori项目初始化实际操作第一步:新建文件夹(项目文件)第二步:打开我们项目第三步:打开终端 部署环境第四步: XML中新增文本 二、 2023年Vscode中Fiori界面三 、2024年Vscode中Fiori界面 一、Fiori项目初始…...
二百六十三、Java——IDEA项目打成jar包,然后在Linux中运行
一、目的 在用Java对原Kafka的JSON字段解析成一条条数据,然后写入另一个Kafka中,代码写完后打成jar包,放在Linux中,直接用海豚调度运行 二、Java利用fastjson解析复杂嵌套json字符串 这一块主要是参考了这个文档,然…...
【OpenCV2.2】图像的算术与位运算(图像的加法运算、图像的减法运算、图像的融合)、OpenCV的位运算(非操作、与运算、或和异或)
1 图像的算术运算 1.1 图像的加法运算 1.2 图像的减法运算 1.3 图像的融合 2 OpenCV的位运算 2.1 非操作 2.2 与运算 2.3 或和异或 1 图像的算术运算 1.1 图像的加法运算 add opencv使用add来执行图像的加法运算 图片就是矩阵, 图片的加法运算就是矩阵的加法运算, 这就要求加…...
ChatGPT 3.5/4.0使用手册:解锁人工智能的无限潜能
1. 引言 在人工智能的浪潮中,ChatGPT以其卓越的语言理解和生成能力,成为了一个革命性的工具。它不仅仅是一个聊天机器人,更是一个能够协助我们日常工作、学习和创造的智能伙伴。随着ChatGPT 3.5和4.0版本的推出,其功能和应用范围…...
E32.【C语言 】练习:蓝桥杯题 懒羊羊字符串
1.题目 【问题描述】 “懒羊羊”字符串是一种特定类型的字符串,它由三个字符组成,具有以下特点: 1.字符串长度为 3. 2.包含两种不同的字母。 3.第二个字符和第三个字符相同 换句话说,“懒羊羊”字符串的形式应为 ABB,其中A和B是不…...
Linux 网络基础概念
文章目录 一、初始协议1、理解2、协议分层3、软件分层4、OSI七层模型5、TCP/IP五层模型 二、再识协议1、为什么要有TCP/IP协议2、什么是TCP/IP协议3、TCP/IP协议与操作系统的关系(宏观上,怎么实现的) 三、网络传输基本流程1、mac地址2、TCP/I…...
【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...
eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明: 想象一下,你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界,里面有虚拟的路由器、交换机、电脑(PC)等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”,它们之间可以互相通信,就像一个封闭的小王国。 但是&#…...
Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案
前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...
centos 7 部署awstats 网站访问检测
一、基础环境准备(两种安装方式都要做) bash # 安装必要依赖 yum install -y httpd perl mod_perl perl-Time-HiRes perl-DateTime systemctl enable httpd # 设置 Apache 开机自启 systemctl start httpd # 启动 Apache二、安装 AWStats࿰…...
Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility
Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...
【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手
PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统,可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析:自动解析Markdown文档结构PPT模板分析:分析PPT模板的布局和风格智能布局决策:匹配内容与合适的PPT布局自动…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...
【Linux】Linux 系统默认的目录及作用说明
博主介绍:✌全网粉丝23W,CSDN博客专家、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌ 技术范围:SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物…...
STM32---外部32.768K晶振(LSE)无法起振问题
晶振是否起振主要就检查两个1、晶振与MCU是否兼容;2、晶振的负载电容是否匹配 目录 一、判断晶振与MCU是否兼容 二、判断负载电容是否匹配 1. 晶振负载电容(CL)与匹配电容(CL1、CL2)的关系 2. 如何选择 CL1 和 CL…...
AI语音助手的Python实现
引言 语音助手(如小爱同学、Siri)通过语音识别、自然语言处理(NLP)和语音合成技术,为用户提供直观、高效的交互体验。随着人工智能的普及,Python开发者可以利用开源库和AI模型,快速构建自定义语音助手。本文由浅入深,详细介绍如何使用Python开发AI语音助手,涵盖基础功…...
