OpenMV线性回归

OpenMV可以使用`machine`模块中的`linregress()`函数来进行线性回归。该函数的语法如下：

import machine

def linregress(x, y):
    """
    Perform a linear regression on the input data.

    :param x: A sequence of input values.
    :param y: A sequence of output values.

    :return: A tuple of (slope, intercept, r_value, p_value, std_err).
    """

其中，`x`和`y`分别是输入和输出数据的序列。该函数返回一个元组，包含了拟合直线的斜率、截距、相关系数、p值以及标准误差。

下面是一个使用`linregress()`函数进行线性回归的例子：

import sensor, image, time, math
import machine

sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2)
sensor.skip_frames(time = 2000)
clock = time.clock()

x_data = [0, 10, 20, 30, 40, 50]
y_data = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = machine.linregress(x_data, y_data)
print("slope:", slope)
print("intercept:", intercept)
print("r_value:", r_value)
print("p_value:", p_value)
print("std_err:", std_err)

在这个例子中，我们定义了两个序列`x_data`和`y_data`，然后使用`linregress()`函数拟合这些数据并输出结果。