请使用C++调用Eigen包来实现拟合圆
时间: 2024-05-10 08:21:38 浏览: 7
以下是使用C++调用Eigen包实现拟合圆的示例代码:
```
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Eigenvalues>
using namespace Eigen;
int main()
{
// Generate some sample points
int num_points = 20;
MatrixXd points(num_points, 2);
for (int i = 0; i < num_points; i++) {
double x = i * 0.1;
double y = 2 * x + 1 + 0.1 * (rand() % 21 - 10);
points(i, 0) = x;
points(i, 1) = y;
}
// Fit a circle to the points
double x_mean = points.col(0).mean();
double y_mean = points.col(1).mean();
MatrixXd A(num_points, 3);
for (int i = 0; i < num_points; i++) {
double x = points(i, 0);
double y = points(i, 1);
A(i, 0) = x - x_mean;
A(i, 1) = y - y_mean;
A(i, 2) = x * x + y * y;
}
JacobiSVD<MatrixXd> svd(A, ComputeThinU | ComputeThinV);
Vector3d v = svd.matrixV().col(2);
double cx = v(0) / 2;
double cy = v(1) / 2;
double r = sqrt(cx * cx + cy * cy + v(2));
// Print the results
std::cout << "Center: (" << cx + x_mean << ", " << cy + y_mean << ")" << std::endl;
std::cout << "Radius: " << r << std::endl;
return 0;
}
```
该示例代码使用随机生成的点集来演示如何使用Eigen包拟合圆。首先,生成一个包含20个点的2D矩阵,其中每个点的x坐标为其索引乘以0.1,y坐标为2x+1加上一个小的随机偏移量。然后,将这些点用于拟合圆。
拟合过程的关键在于构建一个3列矩阵A,其中第一列包含每个点的x坐标减去所有点x坐标的平均值,第二列包含每个点的y坐标减去所有点y坐标的平均值,第三列包含每个点的x坐标平方加上y坐标平方。这个矩阵的奇异值分解(SVD)可以使用Eigen包中的JacobiSVD类来计算。我们只需要提取第三个右奇异向量,它对应于最小奇异值,该值等于圆的半径的平方。然后,我们可以从这个向量中计算出圆心的坐标。
最后,将拟合结果打印出来。