最小二乘法拟合空间直线halcon实现（可以稍加修改为c/c++代码）

最新推荐文章于 2025-10-04 08:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-04 08:00:00 发布 · 1.2k 阅读

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#算法 #机器学习

本文介绍了一种在三维空间中进行直线拟合的算法，通过解析一系列坐标点(x,y,z)来计算最佳拟合直线的参数。算法首先计算各坐标轴的总和，然后利用这些和值来确定直线的方向系数和截距。

在这里插入图片描述

fit_line_3d

X1:=0
Y1:=0
Z1:=0
Z2:=0
X1Z1:=0
Y1Z1:=0

l_sum:=|x| - 1
for Index := 0 to l_sum by 1
    X1 := X1 + x[Index]
    Y1 := Y1 + y[Index]
    Z1 := Z1 + z[Index]
    Z2 := Z2 + z[Index] * z[Index]
    X1Z1 := X1Z1 + x[Index] * z

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Halcon 数据拟合：分别用最小二乘法和神经网络拟合直线曲线

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用halcon实现最小二乘法拟合直线

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摘要：本文演示了使用Halcon生成模拟数据并通过最小二乘法拟合直线的过程。首先生成带有随机噪声的模拟数据点，然后构建矩阵方程组，利用矩阵运算（包括转置、相乘和求逆）求解最小二乘参数，最终得到拟合直线方程。该方法直观展示了最小二乘法的数学原理和实现步骤，适用于机器视觉中的直线拟合应用。文章提供了完整的Halcon代码实现，可供读者参考和实践交流。

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halcon的最小二乘法拟合直线，可以运行版本，支持10，17等版本

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本文对halcon中直线拟合和圆形拟合算子进行了介绍

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