opencv 拟合直线 采用一些过滤离散点方法 C++

在 OpenCV 中，拟合直线的过程中，如果数据中有离散点，会对拟合结果产生较大的影响。因此，需要对数据进行一些过滤，以提高拟合结果的准确性。以下是几种常见的过滤离散点的方法：

1. RANSAC（随机抽样一致性算法）：RANSAC 是一种常用的数据拟合算法，它通过随机选取数据中的一部分样本，进行模型拟合和验证，不断迭代，最终得到符合要求的模型。在拟合直线时，可以通过 RANSAC 算法过滤掉一些离群点。

2. LOESS（局部加权回归）：LOESS 是一种非参数的数据拟合方法，它通过在每个数据点周围选取一些邻居点，对该点进行局部回归拟合，从而得到整个曲线的拟合结果。在拟合直线时，可以使用 LOESS 过滤掉一些离散点。

3. PCA（主成分分析）：PCA 是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据映射到低维空间中。在拟合直线时，可以先对数据进行 PCA 降维处理，将数据投影到一个低维空间中，然后对投影后的数据进行直线拟合，从而过滤掉一些离散点。

4. 3σ 原则：3σ 原则是一种常用的统计方法，它假定数据服从正态分布，根据数据的均值和标准差，计算出一个阈值，然后将超过阈值的数据点视为离群点，进行过滤。

以上是一些常用的过滤离散点的方法，具体的实现可以根据具体情况进行选择。