最小二乘法(least squares analysis)是一種數學優化技術，它通過最小化誤差的平方和找到一組資料的最佳函式匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小來尋找一組資料的最佳匹配函式的計算方法，最小二乘法通常用於曲線擬合 (least squares fitting) 。最小二乘圓擬合方法是一種基於統計的檢測方法，即便是影象中圓形目標受光照強度不均等因素的影響而產生邊緣缺失，也不會影響圓心的定位和半徑的檢測，若邊緣定位精確輪廓清晰，最小二乘法可實現亞畫素級別的精確擬合定位。
這裡有擬合圓曲線的公式推導過程和vc實現。
最小二乘法 公式推導
求出這樣一些未知引數使得樣本點和擬合線的總誤差 距離 最小 最直觀的感受如下圖 圖引用自知乎某作者 而這個誤差 距離 可以直接相減，但是直接相減會有正有負，相互抵消了，所以就用差的平方 1 寫出擬合方程y a bx y a bx 2 現有樣本 x1 y1 x2 y2 xn,y n x1,y1 x2,...
python最小二乘法擬合圓 最小二乘法擬合圓
有一系列的資料點 我們知道這些資料點近似的落在乙個圓上。依據這些資料預計這個圓的引數就是乙個非常有意義的問題。今天就來講講怎樣來做圓的擬合。圓擬合的方法有非常多種，最小二乘法屬於比較簡單的一種。今天就先將這樣的。我們知道圓方程能夠寫為 x?xc 2 y?yc 2 r2 通常的最小二乘擬合要求距離的平...
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