最小二乘法拟合直线C++实现（opencv验证）

最新推荐文章于 2024-05-15 09:23:11 发布

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#c++ #算法 #opencv

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本文介绍了一种使用C++实现的最小二乘法进行直线拟合的方法，该方法通过计算斜率和截距来拟合一组二维点，并提供了相关系数的计算公式，以评估拟合直线的质量。

在这里插入图片描述

c++代码实现

void LineFitLeastFit(const std::vector<cv::Point2f> &_points,float & _k,float & _b,float & _r) {

		float B = 0.0f;
		float A = 0.0f;
		float D = 0.0f;
		float C = 0.0f;

		int N = _points.size();
		for (int i = 0; i < N; i++)
		{
			B += _points[i].x;
			A += _points[i].x * _points[i].x;
			D += _points[i].y;
			C += _points[i].x * _points[i].y;
		}
		if ((N * A - B * B) == 0)
			return;
		_k = (N * C - B * D) / (N * A - B * B);
		_b = (A * D - C * B) / (N * A - B * B);
		//计算相关系数
		float Xmean = B / N;
		float Ymean = D / N;

		float tempX = 0.0f;
		float tempY = 0.0f;
		float rDenominator = 0.0;
		for (int i = 0; i < N; i++)
		{
			tempX += (_points[i].x - Xmean) * (_points[i].x - Xmean);
			tempY += (_points[i].y - Ymean) * (_points[i].y - Ymean);
			rDenominator += (_points[i].x - Xmean) * (_points[i].y - Ymean);
		}

		float SigmaXY = sqrt(tempX) * sqrt(tempY);
		if (SigmaXY == 0)
			return;
		_r = rDenominator / SigmaXY;
	}