Opencv学习笔记 - 多项式求解和拟合

本文介绍了如何使用OpenCV进行多项式拟合,重点讨论了最小二乘法解决实际点数据无解的问题。通过测试数据集、多项式方程的解和拟合曲线的探讨,详细阐述了OpenCV中的多项式求解方法和内置的估算策略。参考了OpenCV源码中的solve函数,适合对图像处理和计算机视觉感兴趣的读者深入理解。

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        曲线的函数类型有:双曲线型、对数型、指数型、多项式型等。对于最常见的曲线, 其特征接近于多项式型, 所以这里的曲线拟合问题就变成了多项式回归求解.一般情况下,对实际的点数据进行求解是无解的, 所以我们需要引入最小二乘法来求解。

1、测试数据集

double[] x = new double[]{7.5,12,22,33,44,52.0};
double[] y = new double[]{20.13,200,109,55,44,13.14};
polynomial_curve_fit(x, y, 5);

2、多项式方程的解

F(x) = +0.0000811876723815694*x*x*x*x*x-0.013489896523108405*x*x*x*x+0.8482487888421713*x*x*x-24.82100848654725*x*x+326.39170990707925*x-1348.7248005322901

3、拟合曲线

4、opencv多项式求解

private unsafe double[] polynomial_curve_fit(
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