最小二乘法簡解及空間直線擬合

2021-10-07 23:00:10 字數 1275 閱讀 5206

通常我們在對一些資料進行直線,圓,圓柱,圓球等規則幾何體進行擬合時,需要用到最小二乘法,只需要使其平方差最小,即可得到相應幾何體的數學表示式。

一、最小二乘法

例如一組資料f=,需要通過這組資料得到一條直線,設該條直線為:y=ax+b;使得(ax+b)的輸出盡可能接近,從而使得**值和真實值之間的方差最小,可以用下式表達:

e=(ax1+b-y1)+(ax2+b-y2)+(ax3+b-y3)+.……+(axn+b-yn)

此時,如果使得e的值最小,即可到未知數a,b的值。

從公式中可以知曉xi,yi是已經量,只有a,b是未知量,即對其進行偏導,可以求得e最小時a,b的值。

對a求偏導:

對b求偏導:

最終得到2個二元一次方程,形成方程組,進行消元,求得a,b的值。

二、pcl中最小二乘法擬合點雲直線原始碼

int fitline(pcl::pointcloudpcl::pointxyz::ptr m_ppointcloud)

pcl::modelcoefficients::ptr coefficients4(new pcl::modelcoefficients);

pcl::pointindices::ptr inliers4(new pcl::pointindices);

pcl::sacsegmentationseg4;

seg4.setoptimizecoefficients(true);

seg4.setmodeltype(pcl::sacmodel_line);

seg4.setmethodtype(pcl::sac_lmeds);

seg4.setdistancethreshold(distancetolerance);

//輸入點雲

seg4.setinputcloud(m_ppointcloud);

//分割點雲

seg4.segment(*inliers4, *coefficients4);

if (inliers4->indices.size() != 0)

else

}**中有的引數是寫在了標頭檔案中,需要自己手動新增。

最小二乘法 直線擬合

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最小二乘法擬合直線 c 程式

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