halcon之最小二乘擬合直線

阿新 • • 發佈：2018-12-07

如果不瞭解最小二乘演算法請先閱讀： Least squares的演算法細節原理https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares

通常在halcon中擬合直線會用houghline或者 fitline。本文提供一種新的選擇，用halcon的矩陣操作實現最小二乘擬合直線

首先隨機生成一組資料

Mx:=[100:10:500]

tuple_length(Mx,len)

tuple_gen_const(len,5,r)

Ma:=2

Mb:=40

tuple_rand(len , noise)

My:= Ma *Mx + Mb*noise

gen_circle(ContCircle, My, Mx, r)

接下來用矩陣進行最小二乘求解

* y = ax + b

* y1 = ax1 + b

* y2 = ax2 + b

* ... .......

* yn = ax + b

create_matrix(len,1,My,y)

create_matrix(len,2,1,x)

set_value_matrix(x, [0:len-1], gen_tuple_const(len, 0),Mx)

* XT 代表X的轉置 inv(*)代表*的逆

* x beta = y

* xT x beta = xT y

* beta = inv( xT x) xT y

mult_matrix(x,x,'ATB',xtx)

mult_matrix(x,y,'ATB',xty)

invert_matrix(xtx,'general', 0, invxtx)

mult_matrix(invxtx,xty,'AB', beta)

get_full_matrix(beta, Values)

Newy:=Values[0] * [10,800] + Values[1]

gen_contour_polygon_xld(Contour, Newy, [10,800])

halcon之最小二乘擬合直線

如果不瞭解最小二乘演算法請先閱讀： Least squares的演算法細節原理https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 通常在halcon中擬合直線會用houghline或者 fitline。本文提供一種新的選擇，用halcon的矩陣操作

（九）最小二乘擬合二次曲線

.fig pac atp matrix plot .text Coding 運算提取數據 1 #coding=utf-8 2 from numpy import * 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplo

最小二乘擬合

有用初始等於計算合成 mage RR 周期性 () 來自：某小皮最優化函數庫Optimization 優化是找到最小值或等式的數值解的問題。scipy.optimization子模塊提供函數最小值，曲線擬合和尋找等式的跟的有用算法。最小二乘擬合假設有一組實驗數

RANSAC與最小二乘擬合通俗講解

一、RANSAC理論介紹普通最小二乘是保守派：在現有資料下，如何實現最優。是從一個整體誤差最小的角度去考慮，儘量誰也不得罪。 RANSAC是改革派：首先假設資料具有某種特性（目的），為了達到目的，適當割捨一些現有的資料。給出最小二乘擬合（紅線）、RANSAC（綠線）對於一階直線、二階

3D點雲法向量估計(最小二乘擬合平面)

1、點雲法向量估計的主要思路是對K-近鄰的N個點進行平面擬合（平面過N點重心），平面法向量即為所求； 2、最小二乘擬合可以轉換為求協方差矩陣最小特徵值對應的特徵向量（SVD分解）；此種解法對資料噪聲有很強的魯棒性，關鍵點在於要對資料去中心化處理，將座標原點移動到資料重心。 3、最後根據特徵點P到重心Oi形成的

Andrew Ng機器學習筆記2——梯度下降法and最小二乘擬合

今天正式開始學習機器學習的演算法，老師首先舉了一個例項：已知某地區的房屋面積與價格的一個數據集，那麼如何預測給定房屋面積的價格呢？我們大部分人可以想到的就是將畫出房屋面積與價格的散點圖，然後擬合出價格關於面積的曲線，那麼對於一個已知的房屋面積，就可以在擬合的曲線上得到預測的

關於Matlab中的線性與非線性最小二乘擬合

1、線性最小二乘擬合最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術，其通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的資料，並使得這些求得的資料與實際資料之間誤差的平方和為最小。最小二乘法通過變數的資料來描述變數之間的相互關係。例如通過描述

最小二乘擬合（矩陣）

最小二乘公式 B=(XTX)−1XTY 其中， B：n×1矩陣 X：m×n矩陣，輸入變數/特徵 Y：m×1矩陣，輸出變數/目標變數 m：樣本數 n：特徵個數推導： given:XB=Y →XTXB=XTY →B=(XTX)−1XTY

OpenCV 最小二乘擬合方法求取直線傾角

工業相機拍攝的影象中，由於攝像質量的限制，影象中的直線經過處理後，會表現出比較嚴重的鋸齒。在這種情況下求取直線的傾角（其實就是直線的斜率），如果是直接選取直線的開始點和結束點來計算，或是用opencv自帶的哈夫曼直線方法，都會引起較大的角度偏差，一般會達到好幾度。誤差這

空間直線最小二乘擬合

空間直線標準方程：轉化為射影式方程：可以對兩個方程分別進行擬合。令：其中求出a,b,c,d即可。程式碼如下： data = load('data.txt'); data = da

非線性函式的最小二乘擬合及在Jupyter notebook中輸入公式 [原創]

突然有個想法，利用機器學習的基本方法——線性迴歸方法，來學習一階RC電路的階躍響應，從而得到RC電路的結構特徵——時間常數τ（即R*C）。回答無疑是肯定的，但問題是怎樣通過最小二乘法、正規方程，以更多的取樣點數來降低訊號採集噪聲對τ估計值的影響。另外，由於最近在搗鼓Jupyter和numpy這些東西，正好嘗試

最小二乘法擬合直線方程

Code（python） x = [] y = [] n = input(); n = int(n) sumx = 0 sumx2 = 0 sumy = 0 sumxy = 0 for i in range(n): v = input() v = float

最小二乘法擬合直線c++程式碼

最近公司的一個專案需要計算TVDI（Temperature Vegetation Dryness Index ，溫度植被幹旱指數），TVDI的計算公式如下（具體原理自行百度）：其中，為任意像元的地表溫度；為某一NDVI對應的最小地表溫度，對應的是溼邊；為某一NDVI對應的最大地表

opencv學習——最小二乘法擬合直線

最小二乘法擬合直線概念：最小二乘法多項式直線擬合，根據給定的點，求出它的函式y=f(x)，當然求得準確的函式是不太可能的，但是我們能求出它的近似曲線y=φ(x)原理假設有點

最小二乘法擬合直線--C++/Opencv

1.原理在現實中經常遇到這樣的問題，一個函式並不是以某個數學表示式的形式給出，而是以一些自變數與因變數的對應表給出，老師講課的時候舉的個例子是犯罪人的身高和留下的腳印長，可以測出一些人的資料然後得到一張表，它反應的是一個函式，迴歸的意思就是將它還原成數學表示式，這個

利用最小二乘法擬合脫密坐標的方法

微信旋轉殘差擬合 cnblogs 整體 ont soft 尋找文章版權由作者李曉暉和博客園共有，若轉載請於明顯處標明出處：http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景公司某項目中，業主使用了由中科院進行過脫密處理的公網地圖，同時提供

python中matplotlib實現最小二乘法擬合的過程詳解

ast array plt atp ons 正則 key code 擬合這篇文章主要給大家介紹了關於python中matplotlib實現最小二乘法擬合的相關資料，文中通過示例代碼詳細介紹了關於最小二乘法擬合直線和最小二乘法擬合曲線的實現過程，需要的朋友可以參考借鑒，下

線性代數之——最小二乘

1. 最小二乘 A x = b

最小二乘法擬合

import numpy as np #P145 例題2 x=np.array([-1,-0.75,-0.5,-0.25,0,0.25,0.5,0.75,1]) y=np.array([-0.2209,0.3295,0.8826,1.4392,2.0003,2.5645,3.1334

python3-多項式最小二乘法擬合

class numpy.poly1d(c_or_r, r=False, variable=None)[source]引數:c_or_r:array_like多項式的係數,或者如果第二個引數的值是True,多項式的根(值多項式的求值結果為0)。例如,poly1d([1, 2, 3])返回一個物件,代表:x ^

halcon之最小二乘擬合直線

相關推薦