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。

相关问题

opencv 拟合直线 采用一些过滤离散点方法 C++代码实现 RANSAC

好的，下面是使用 C++ 和 OpenCV 库实现 RANSAC 方法过滤离散点的拟合直线的代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Failed to read image!" << endl;
        return -1;
    }

    // 边缘检测
    Mat edges;
    Canny(img, edges, 50, 150);

    // RANSAC 参数
    int numIterations = 100;    // 迭代次数
    int numPoints = 2;          // 每次迭代选取的点数
    int threshold = 3;          // 离线阈值

    // 进行 RANSAC
    int maxInliers = 0;
    Vec4i bestLine;
    for (int i = 0; i < numIterations; i++)
    {
        // 随机选取两个点
        vector<Point> points;
        points.resize(numPoints);
        for (int j = 0; j < numPoints; j++)
        {
            int x = rand() % edges.cols;
            int y = rand() % edges.rows;
            points[j] = Point(x, y);
        }

        // 拟合直线
        Vec4i line;
        fitLine(points, line, DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);

        // 统计符合要求的点数
        int numInliers = 0;
        for (int j = 0; j < edges.rows; j++)
        {
            for (int k = 0; k < edges.cols; k++)
            {
                if (edges.at<uchar>(j, k) > 0)
                {
                    int dist = abs((line[1] - line[3]) * k - (line[0] - line[2]) * j + line[0] * line[3] - line[1] * line[2]) / sqrt(pow(line[1] - line[3], 2) + pow(line[0] - line[2], 2));
                    if (dist < threshold)
                    {
                        numInliers++;
                    }
                }
            }
        }

        // 更新最佳直线
        if (numInliers > maxInliers)
        {
            maxInliers = numInliers;
            bestLine = line;
        }
    }

    // 绘制直线
    Point pt1(bestLine[2] - bestLine[0] * (bestLine[3] - 0) / bestLine[1], 0);
    Point pt2(bestLine[2] + bestLine[0] * (img.rows - bestLine[3]) / bestLine[1], img.rows);
    line(img, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 2);

    // 显示图像
    imshow("image", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码中，首先读取输入图像，然后进行边缘检测。然后定义 RANSAC 的相关参数，并进行迭代。在每次迭代中，随机选取两个点，拟合直线，并统计符合要求的点数。最终选择符合要求点数最多的直线作为最佳直线，并绘制在原图上。需要注意的是，这里的距离阈值 threshold 需要根据具体情况进行调整。

opencv c++ 直线拟合

以下是使用OpenCV C++实现RANSAC随机抽样一致性直线拟合的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 生成随机点
    Mat points(100, 1, CV_32FC2);
    RNG& rng = theRNG();
    for (int i = 0; i < points.rows; i++)
    {
        points.at<Vec2f>(i, 0)[0] = rng.uniform(0.f, (float)640);
        points.at<Vec2f>(i, 0)[1] = rng.uniform(0.f, (float)480);
    }

    // 添加噪声
    for (int i = 0; i < points.rows; i++)
    {
        if (i % 5 == 0)
        {
            points.at<Vec2f>(i, 0)[0] += rng.uniform(-50.f, 50.f);
            points.at<Vec2f>(i, 0)[1] += rng.uniform(-50.f, 50.f);
        }
    }

    // RANSAC 直线拟合
    Vec4f line;
    fitLine(points, line, DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);

    // 绘制拟合直线和随机点
    Mat img(480, 640, CV_8UC3, Scalar::all(0));
    for (int i = 0; i < points.rows; i++)
    {
        circle(img, Point(points.at<Vec2f>(i, 0)[0], points.at<Vec2f>(i, 0)[1]), 2, Scalar(0, 255, 0), -1, LINE_AA);
    }
    float k = line[1] / line[0];
    float b = line[3] - k * line[2];
    Point pt1(0, b);
    Point pt2(img.cols, k * img.cols + b);
    line(img, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);

    // 显示结果
    imshow("line fitting", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}