20.java openCV4.x 入门-Imgproc之点集拟合

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一、拟合直线

1.字段

列举部分，更多请查看官方文档。

DIST_L1	这是L1距离度量。它计算两点之间的绝对差值之和
DIST_L12	这是加权L1距离度量。它结合了L1和L2距离的特性
DIST_L2	这是欧几里得距离，也就是L2距离度量。它计算两点之间的平方差之和的平方根

2.方法说明

1.拟合给定点集的直线

fitLine(Mat points, Mat line, int distType, double param, double reps, double aeps)
参数：
points	输入的2D或3D点向量
line	输出参数，表示拟合得到的直线的参数。在2D拟合的情况下，它应该是一个4个元素的向量（如Vec4f） - （vx，vy，x0，y0），其中（vx，vy）是与直线共线的归一化向量，（x0，y0）是直线上的点。在3D拟合的情况下，它应该是一个6个元素的向量（如Vec6f） - （vx，vy，vz，x0，y0，z0），其中（vx，vy，vz）是与直线共线的归一化向量，（x0，y0，z0）是直线上的点
distType	距离度量方式，用于M估计。参见DIST_*
param	可选参数，对于某些距离类型，它表示数值参数C。如果为0，则选择最优值
reps	足够精度下的半径（坐标原点到直线的距离）
aeps	对于角度的足够精度。对于reps和aeps，0.01是一个不错的默认值

拟合给定点集的直线，该函数通过最小化
$$\sum _i\rho (r_i)$$
来拟合一条直线到2D或3D点集，其中
$$r_i是第i^{th}个点到线和\rho (r)的距离函数,$$
可以是以下之一:

DIST_L2
$$\rho (r)=r^2/2\text{(最简单且最快的最小二乘法方法)}$$
DIST_L1
$$\rho (r)=r$$
DIST_L12
$$\rho (r)=2\cdot (\sqrt{1+\frac{r^2}{2}}$$