opencv点集拟合

### 使用 OpenCV 进行点集拟合

#### 寻找2D点集的最小包围圆形
OpenCV 提供了 `cv::minEnclosingCircle` 函数来找到一组二维点的最小外接圆。此函数接收输入数组中的点并返回所求得的中心坐标以及半径。

void cv::minEnclosingCircle(InputArray points,
                            Point2f &center,
                            float &radius);

这里，`points` 表示要处理的2D点集合；而输出参数 `center` 和 `radius` 则分别代表计算出来的圆心位置和对应的半径长度[^1]。

下面是一个简单的例子展示怎样调用这个方法：

std::vector<cv::Point> pts = { /* 填充一些测试数据 */ };
cv::Point2f center;
float radius;

bool success = cv::minEnclosingCircle(pts, center, radius);

if (success) {
    std::cout << "Center: (" << center.x << ", " << center.y << "), Radius: " << radius << "\n";
}

#### 拟合直线
对于想要通过一系列离散点去估算最佳匹配的一条或多条直线路段的情况，可以采用基于最小二乘原理设计好的算法实现自动化的线性回归分析过程。具体来说，在OpenCV库中有专门针对此类需求的功能接口可供选用。

当目标是在平面上构建一条最接近给定点群的理想化路径时，则可借助于`fitLine()` 方法完成操作。它接受两个主要参数：一个是包含所有样本坐标的容器对象（支持多种存储结构），另一个是指定输出格式的结果向量。后者通常由四个浮点数值构成，即方向矢量分量vx、vy加上起始参考点的位置x0、y0[^3]。

下面是使用 fitLine 的实例代码片段：

// 定义一个用来保存多个点的数据结构
std::vector<cv::Point> points = {/* 插入实际使用的坐标序列 */};

// 创建用于储存结果的空间
cv::Vec4f lineParams;

// 执行直线拟合运算
cv::fitLine(points, lineParams, cv::DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);

double vx = lineParams[0];
double vy = lineParams[1];
double x0 = lineParams[2];
double y0 = lineParams[3];

// 输出拟合后的直线方程系数
printf("Fitted Line Equation:\nvx=%lf\nvy=%lf\nx0=%lf\ny0=%lf\n", vx, vy, x0, y0);