Cv2.FitLine(points

时间: 2024-05-28 09:13:39 浏览: 140
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直线拟合-opencv-python入门教程

.fitLine(points, distType, param, reps[, aeps[, line]])) 是 OpenCV 中用于拟合点集的直线的函数。其中，points 是输入的点集，distType 是距离类型，param 是距离系数，reps 是拟合的精度，aeps 是角度的精度，line 是输出的拟合直线的参数。函数返回一个包含拟合直线参数的数组。
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Point2f[] points = ...; // 使用fitLine方法拟合一条直线 var lineParams1 = new float[4]; Cv2.FitLine(points, LineTypes.Eight, 0, 0.01, 0.01, lineParams1);

这段代码使用了OpenCV库中的Cv2.FitLine方法来拟合一条直线。方法的第一个参数是一个Point2f类型的数组，表示拟合直线的点集；第二个参数是拟合直线的类型；第三个参数是距离直线的最小值；第四个和第五个参数控制...

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var pointsMat = new Mat(Allpoints.Count, 1, MatType.CV_32FC2); var i = 0; foreach (var p in Allpoints) { pointsMat.At(i, 0)[0] = p.X; pointsMat.At(i, 0)[1] = p.Y; i++; } // Fit a line to the...

opencvsharp4.5中void FitLine(InputArray points, OutputArray line, DistanceTypes distType, double param, double reps, double aeps);方法 优化下方法 // 对轮廓进行多边形逼近并拟合直线 Point2f[] approxCurve = Cv2.ApproxPolyDP(pointcv, 3, true); Vec4f lineParams; Cv2.FitLine(approxCurve, out lineParams, DistanceTypes.L2, 0, 0.01, 0.01);

对于 Cv2.FitLine() 方法进行优化的方式有很多，以下是一些可以尝试的优化方法： 1. 多边形逼近的精度调整 在代码中，Cv2.ApproxPolyDP() 方法的第二个参数是多边形逼近的精度，即 $\epsilon$ 值。可以根据...

public void FitLine3(ConcurrentBag Allpoints, out Point2f p1, out Point2f p2) { // Convert ConcurrentBag to Mat var pointsMat = new Mat(Allpoints.Count, 1, MatType.CV_32FC2); var i = 0; foreach (var p in Allpoints) { pointsMat.At<Vec2f>(i, 0)[0] = p.X; pointsMat.At<Vec2f>(i, 0)[1] = p.Y; i++; } // Fit a line to the points using PCA var mean = new Mat(); var eigenvectors = new Mat(); var eigenvalues = new Mat(); Cv2.PCACompute(pointsMat, mean, eigenvectors, eigenvalues, 1); // Get the direction vector of the line var direction = eigenvectors.At<Vec2f>(0, 0); // Get two points on the line var point1 = new Point2f(direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 0), direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 1)); var point2 = new Point2f(mean.At<float>(0, 0) - direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0), mean.At<float>(0, 1) - direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0)); // Sub-pixel optimization using cornerSubPix var winSize = new Size(5, 5); var zeroZone = new Size(-1, -1); var criteria = new TermCriteria(CriteriaTypes.MaxIter | CriteriaTypes.Eps , 100, 0.001); Cv2.CornerSubPix(pointsMat, mean, winSize, zeroZone, criteria); // Get the direction vector of the line after optimization direction = eigenvectors.At<Vec2f>(0, 0); // Get two points on the line after optimization point1 = new Point2f(direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 0), direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 1)); point2 = new Point2f(mean.At<float>(0, 0) - direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0), mean.At<float>(0, 1) - direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0)); // Set the output points p1 = point1; p2 = point2; }有错进行优化

2. 在使用PCA计算主成分时，目前的代码只使用了其中的一维信息，因此可能存在信息丢失的情况。如果需要更准确地拟合线段，可以考虑使用更多的主成分信息。 3. 在进行亚像素级别的优化时，目前的代码只使用了一个...

cv::fitLine

fitLine(points, 5, cv::DIST_L2, 0, 0.01, 0.01, line); // 输出结果 std::cout (" [0] , " [1] )" ; std::cout (" [2] , " [3] )" ; return 0; } 在上述代码中，fitLine 函数的第一个参数为 points...

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points.push_back(cv::Point(100, 100)); points.push_back(cv::Point(200, 200)); points.push_back(cv::Point(300, 300)); points.push_back(cv::Point(400, 400)); cv::Vec4f line_params; cv::fitLine(points, ...

error: (-215:Assertion failed) npoints2 ＞= 0 || npoints3 ＞= 0 in function ‘fitLine‘

错误信息表明在执行fitLine函数时遇到了一个断言失败的情况，具体来说是npoints2 >= 0 || npoints3 >= 0这个条件没有得到满足。这个断言的意思是，传入fitLine函数的第二个或第三个参数至少有一个应该是非负数...

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Cv2.FitLine(points, out line, DistanceType.L2, 0, 0.01, 0.01); // 输出拟合结果 Console.WriteLine($"line direction: ({line[0]}, {line[1]})"); Console.WriteLine($"line point: ({line[2]}, {line[3]})"); ...

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sumOfTotalErrors += (y - (accumulate(points.begin(), points.end(), Point2f(0, 0)).y / points.size())) * (y - (accumulate(points.begin(), points.end(), Point2f(0, 0)).y / points.size())); } ...

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