用opencv和C++实现最小二乘法直线拟合

最小二乘法直线拟合是一种经典的图像处理算法，可以用于从图像中提取直线信息。下面是用 OpenCV 和 C 语言实现最小二乘法直线拟合的示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat img_bgr;
    cvtColor(img, img_bgr, COLOR_GRAY2BGR);

    vector<Point> points;
    for (int i = 0; i < img.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < img.cols; j++) {
            if (img.at<uchar>(i, j) > 200) {
                points.push_back(Point(j, i));
            }
        }
    }

    Vec4f line;
    fitLine(points, line, DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);

    float k = line[1] / line[0];
    float b = line[3] - k * line[2];

    Point pt1(0, b);
    Point pt2(img.cols - 1, k * (img.cols - 1) + b);

    line(img_bgr, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 2);

    namedWindow("line fitting", WINDOW_NORMAL);
    imshow("line fitting", img_bgr);
    waitKey(0);

    return 0;
}

上面的代码中，首先读入一张灰度图像，然后遍历每个像素点，将其坐标加入到一个 vector 中。使用 `fitLine` 函数来拟合直线，得到直线的参数向量 `line`，其中 `[0]` 和 `[1]` 是直线的方向向量，`[2]` 和 `[3]` 是直线上的一点坐标。最后计算出直线的斜率和截距，根据这两个参数绘制拟合的直线。

注意，这里使用的是 `fitLine` 函数，而不是最小二乘法算法。但是实现的过程类似，都是通过最小化误差来拟合直线。