Java opencv ArrayList<Point> 线性回归拟合直线

你可以使用Java OpenCV中的Polyfit函数来进行线性回归拟合直线。该函数可以通过输入一系列的数据点，返回一条最优拟合直线的参数。

以下是一个使用Polyfit函数进行线性回归拟合直线的示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class LinearRegressionExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Load image
        Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");

        // Convert to grayscale
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

        // Detect edges
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(gray, edges, 50, 200);

        // Find contours
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Imgproc.findContours(edges, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_LIST, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // Fit lines to contours
        for (MatOfPoint contour : contours) {
            double[] coefficients = new double[2];
            MatOfPoint2f curve = new MatOfPoint2f(contour.toArray());
            Imgproc.fitLine(curve, new Mat(), Imgproc.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01, coefficients);

            double k = coefficients[1] / coefficients[0];
            double b = coefficients[3] - k * coefficients[2];

            System.out.println("Line equation: y = " + k + "x + " + b);
        }
    }
}

在上面的代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，并使用Canny算法检测边缘。然后，我们使用findContours函数查找所有轮廓，并对每个轮廓使用fitLine函数进行线性回归拟合。最后，我们输出每条直线的方程。

注意，Polyfit函数返回的参数是一个数组，其中包含拟合直线的斜率和截距。在上面的代码中，我们计算了斜率和截距，并输出了线性方程。