椭圆拟合后得出轴长代码

椭圆拟合通常涉及到数学上的最小二乘法，通过一组点来找到最接近椭圆方程的参数，比如中心坐标、主轴长度和旋转角度等。在Python中，你可以使用Scipy库中的`optimize.curve_fit`函数来进行椭圆拟合。以下是一个简单的例子，假设我们有一个二维数据集`x`, `y`，并想找出中心`(x0, y0)`、主轴半长`a`和`b`以及旋转角`theta`：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

# 定义椭圆模型
def ellipse_func(x, y, x0, y0, a, b, theta):
    rotation_matrix = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
                                [np.sin(theta), np.cos(theta)]])
    return ((x - x0) * rotation_matrix[0] + (y - y0) * rotation_matrix[1]) / (a**2) + ((x - x0) * rotation_matrix[0].T + (y - y0) * rotation_matrix[1].T) / (b**2)

# 假设你的数据在这里
x = ... # x坐标数据
y = ... # y坐标数据

# 初始猜测的参数值
p0 = [np.mean(x), np.mean(y), 10, 5, np.pi/4]  # 中心，半径，旋转角

# 使用curve_fit函数拟合
params, _ = curve_fit(ellipse_func, x, y, p0=p0)

# 主轴长度
major_axis_length = params[2] * np.cosh(params[4])  # 如果你想包括旋转的影响
minor_axis_length = params[3] * np.sinh(params[4])

# 输出拟合结果和轴长
print("拟合后的椭圆参数:", params)
print("主轴长度:", major_axis_length, "次轴长度:", minor_axis_length)