基於opencv求直線方程

在影象處理中，得到目標邊緣的點，希望擬合精確的直線方程，一下**給出一些二維點，即可輸出直線方程，精確到亞畫素級：

//求直線方程

struct ptonline

;bool cmpacs(ptonline &a, ptonline &b)

void removeptx(vector&points, double smallpart, double bigpart)//對x座標從大到小排列,smallpart為尾部的點集，bigpart為首部的點集

sort(vecline.begin(), vecline.end(), cmpacs);

points.clear();

for (int i = removenum1; i < vecline.size() - removenum2; i++)

}void removepty(vector&points, double smallpart, double bigpart)//對y座標從大到小排列，smallpart為尾部的點集，bigpart為首部的點集

sort(vecline.begin(), vecline.end(), cmpacs);

points.clear();

for (int i = removenum1; i < vecline.size() - removenum2; i++)

}bool linefit(vectorrec, double &a1, double &b1, double &c1)

for (int i = 0; i < size; i++)

}if (count == size)

double a = 0, b = 0, c = 0;

if (size < 2)

double x_mean = 0;

double y_mean = 0;

for (int i = 0; i < size; i++)

x_mean /= size;

y_mean /= size; //至此，計算出了 x y 的均值

double dxx = 0, dxy = 0, dyy = 0;

for (int i = 0; i < size; i++)

double lambda = ((dxx + dyy) - sqrt((dxx - dyy) * (dxx - dyy) + 4 * dxy * dxy)) / 2.0;

double den = sqrt(dxy * dxy + (lambda - dxx) * (lambda - dxx));

a = dxy / den;

b = (lambda - dxx) / den;

c = -a * x_mean - b * y_mean;

for (int i = 0; i1.5)

}vectorrecnew(size);

for (int i = 0; i < size; i++)

if (size < 2)

double x_mean1 = 0;

double y_mean1 = 0;

for (int i = 0; i < size; i++)

x_mean1 /= size;

y_mean1 /= size; //至此，計算出了 x y 的均值

double dxx1 = 0, dxy1 = 0, dyy1 = 0;

for (int i = 0; i < size; i++)

double lambda1 = ((dxx1 + dyy1) - sqrt((dxx1 - dyy1) * (dxx1 - dyy1) + 4 * dxy1 * dxy1)) / 2.0;

double den1 = sqrt(dxy * dxy + (lambda - dxx) * (lambda - dxx));

a1 = dxy1 / den1;

b1 = (lambda1 - dxx1) / den1;

c1 = -a1 * x_mean1 - b1 * y_mean1;

return true;

}

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