最小二乘法是勒讓德( a. m. legendre)於2023年在其著作《計算慧星軌道的新方法》中提出的。 最小二乘法就是通過最小化誤差的平方和，使得擬合物件無限接近目標物件。在影象處理中主要用於擬合線，通過求取樣點距離誤差最小的線，可以是直線，曲線，橢圓，圓等。求解方法目前分為多項式和概率（最大似然）估計兩種。
最小二乘法多項式擬合，根據給定的點，求出它的函式y=f(x)。
假設有點 , i = 1,2,3,……n,求近似曲線y=φ(x)，並且使得y=φ(x)與y=f(x)的平方偏差和最小。
最大似然估計方法是通過將真實值和測量值得誤差形成乙個概率分布函式p，聯立後l（x），求x的偏導，得到乙個正態分佈函式。
最小二乘法小結
使用opencv實現下：
int main()
int n = 2;
mat a = mat::zeros(n, n, cv_64fc1);
for (int row = 0; row < a.rows; row++)
}} //構建b矩陣
mat b = mat::zeros(n, 1, cv_64fc1);
for (int row = 0; row < b.rows; row++) }
mat x;
solve(a, b, x, decomp_lu);
cout << x << endl;
vectorlines;
for (int x = 0; x < src.size().width; x++)
polylines(src, lines, false, scalar(255, 0, 0), 1, 8);
imshow("擬合線", src);
waitkey(0);
return 0;
}
OpenCV直線擬合
摘抄自 opencv 提供的直線擬合函式。函式原型如下 void fitline inputarray points,outputarray line,int disttype,double param,double reps,double aeps disttype 指定擬合函式的型別，可以取 c...
OpenCV 學習（直線擬合
hough 變換可以提取影象中的直線。但是提取的直線的精度不高。而很多場合下，我們需要精確的估計直線的引數，這時就需要進行直線擬合。直線擬合的方法很多，比如一元線性回歸就是一種最簡單的直線擬合方法。但是這種方法不適合用於提取影象中的直線。因為這種演算法假設每個資料點的x 座標是準確的，y 座標是帶有...
OpenCV下的直線擬合
出處 opencv中 cvseq 物件由以下語句生成 建立 cvseq的容器物件 cvmemstorage storage cvcreatememstorage 0 建立 cvseq物件 第乙個引數 序列的符號標誌 第二個引數 佇列 sequence 頭的size，必須大於等於sizeof cvse...