本文介绍了如何使用Matlab对点云数据进行最小乘拟合以拟合一条直线。通过三个步骤——准备数据、使用polyfit函数进行拟合以及绘制结果，详细阐述了该过程，帮助理解数据趋势并用数学模型描述点云形状。
在计算机视觉和几何处理中，点云是由一系列三维点组成的数据集。点云拟合是指通过数学模型来逼近点云数据的过程。在本文中，我们将探讨如何使用Matlab来进行点云最小乘拟合以拟合一条直线。
步骤1：准备数据
首先，我们需要准备点云数据。假设我们有一组二维点云数据，保存在一个矩阵中。每个点由其x和y坐标组成。我们可以将数据存储在名为"points"的矩阵中。下面是一个示例数据集：
points = [1, 2;
2, 3;
3, Matlab中的点云最小乘拟合问题：拟合一条直线
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