opencvsharp编写 RansacCircleFiler函数

时间: 2024-02-06 22:11:17 浏览: 21
以下是使用 OpenCvSharp 实现 RansacCircleFilter 函数的示例代码: ```csharp using OpenCvSharp; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; public static class RansacCircleFilter { public static Circle Run(List<Point2f> points, int iterations, double threshold) { if (points == null || points.Count < 3) throw new ArgumentException("At least 3 points are required."); const int minPoints = 3; var random = new Random(); Circle bestCircle = null; for (int i = 0; i < iterations; i++) { var selectedPoints = Enumerable.Range(0, minPoints) .Select(_ => points[random.Next(points.Count)]) .ToList(); var circle = Circle.FromPoints(selectedPoints); if (circle == null) continue; var inliers = new List<Point2f>(); foreach (var point in points) { var distance = Math.Abs(circle.Distance(point)); if (distance < threshold) inliers.Add(point); } if (inliers.Count > bestCircle?.Inliers?.Count) { bestCircle = new Circle(circle.Center, circle.Radius, inliers); } } return bestCircle; } } public class Circle { public Point2f Center { get; private set; } public float Radius { get; private set; } public List<Point2f> Inliers { get; private set; } public Circle(Point2f center, float radius, List<Point2f> inliers) { Center = center; Radius = radius; Inliers = inliers; } public double Distance(Point2f point) { return Math.Sqrt(Math.Pow(point.X - Center.X, 2) + Math.Pow(point.Y - Center.Y, 2)) - Radius; } public static Circle FromPoints(List<Point2f> points) { if (points == null || points.Count < 3) return null; var x = points.Select(p => p.X).ToList(); var y = points.Select(p => p.Y).ToList(); var n = points.Count; var x2 = x.Select(v => v * v).ToList(); var y2 = y.Select(v => v * v).ToList(); var a = x.Sum(); var b = y.Sum(); var c = x2.Sum() + y2.Sum(); var d = n * x2.Sum() - a * a; var e = n * y2.Sum() - b * b; var cx = (d * b - e * a) / (2 * (d * n - a * a)); var cy = (e * a - d * b) / (2 * (e * n - b * b)); var r = Math.Sqrt(points.Average(p => Math.Pow(p.X - cx, 2) + Math.Pow(p.Y - cy, 2))); return new Circle(new Point2f((float)cx, (float)cy), (float)r, points); } } ``` 这个示例中,我们使用 RANSAC 算法来拟合一个圆形,该算法可以通过迭代随机选择一些样本点,然后根据这些样本点来计算一个圆形模型,最后根据这个模型来计算圆形内的内点,并根据内点的数量选择最佳模型。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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