最小二乘法同轴度检测

最小二乘法同轴度检测是一种常见的计算机视觉技术，用于估计二维图像中两条或多条直线的共同旋转和平移参数，以便它们能够对齐或者“同轴”。它基于最小化残差平方和的原则，即找到使得所有对应点之间投影误差平方和最小的直线参数。

具体步骤包括：
1. **匹配特征**：首先从图像中提取出若干特征点，比如SIFT、SURF等。
2. **初步对齐**：通过初始估计将一组点对关联起来，通常利用刚体变换（如平移和旋转变换）粗略对齐。
3. **线性拟合**：对于每一对对齐后的点，分别计算一条直线的参数，然后用最小二乘法找到所有直线的最佳共线性解。
4. **优化调整**：基于得到的一组共线性直线，通过迭代优化算法（如Levenberg-Marquardt算法）进一步校正旋转和平移参数。

这种方法广泛应用于相机标定、机器人定位、姿态估计以及图像配准等领域。