c++生成一个可以用最小二乘法拟合图像圆心并显示的代码

时间: 2024-02-12 17:02:36 浏览: 28
以下是一个使用C++语言实现最小二乘法拟合图像圆心并显示的示例代码: ```c++ #include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; // 定义最小二乘法拟合圆的函数 bool fitCircle(const vector<Point2f>& points, Point2f& center, float& radius) { if (points.size() < 3) // 数据点必须大于等于3个 return false; float sum_x = 0, sum_y = 0, sum_x2 = 0, sum_y2 = 0, sum_xy = 0, sum_x3 = 0, sum_y3 = 0, sum_x2y = 0, sum_xy2 = 0; for (int i = 0; i < points.size(); i++) { float x = points[i].x; float y = points[i].y; sum_x += x; sum_y += y; sum_x2 += x * x; sum_y2 += y * y; sum_xy += x * y; sum_x3 += x * x * x; sum_y3 += y * y * y; sum_x2y += x * x * y; sum_xy2 += x * y * y; } float N = (float)points.size(); float C = N * sum_x2 - sum_x * sum_x; float D = N * sum_xy - sum_x * sum_y; float E = N * sum_y2 - sum_y * sum_y; float G = (float)0.5 * (N * (sum_x2 + sum_y2) - sum_x * sum_x - sum_y * sum_y); float H = 0.5*(N * sum_x3 + N * sum_xy2 - sum_x2 * sum_y - sum_x * sum_y2); float K = 0.5*(N * sum_y3 + N * sum_x2y - sum_x * sum_y2 - sum_y * sum_x2); float a = (H*E - K*D) / (C*E - D*D); float b = (K*C - H*D) / (C*E - D*D); float c = -(a*sum_x + b * sum_y + G); center.x = a; center.y = b; radius = sqrt(a * a + b * b - c); return true; } int main() { Mat image = imread("test.jpg", 0); // 读取灰度图像 Mat dst = image.clone(); GaussianBlur(image, image, Size(3, 3), 0); // 高斯滤波 threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化 vector<vector<Point>> contours; findContours(image, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); // 查找轮廓 vector<Point2f> points; for (int i = 0; i < contours.size(); i++) // 遍历轮廓 { for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++) { Point2f pt = contours[i][j]; points.push_back(pt); } } Point2f center; float radius; bool flag = fitCircle(points, center, radius); // 拟合圆 if (flag) { circle(dst, center, radius, Scalar(255), 2); // 绘制圆 imshow("Result", dst); waitKey(0); } return 0; } ``` 该代码首先读取一张灰度图像,并对其进行高斯滤波和二值化处理,然后查找图像中的轮廓,并将轮廓上的所有点存储在一个vector<Point2f>类型的向量中。接着调用fitCircle函数来拟合圆心和半径,并在拟合完成后在原图像上绘制出圆。最后将处理结果显示出来。

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