基于圆形参数原理，求解拟合圆参数

介绍圆参数推导过程

介绍多尺度变换基本原理

1、算法原理道格拉斯普克算法（Douglas-Peukcer）算法是一种简化线状要素的经典算法。先介绍其原始的计算原理：对每一条曲线的首末点虚连一条直线，求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比。若dmax<D，这条曲线上的中间点全部舍去；若dmax ≥D，保留dmax对应的坐标点,并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用该方法。算法的详细步骤如下:(1) 在曲线首尾两点间虚连一条直线,求出其余各点到该直线的距离，如图（1）。(2) 选其最大

2、代码（给定直线上2个点）//点到直线的垂直距离，虽然点是三维，但由于z均为0，因此可以看成二维double Point2Dline(pcl::PointXYZ p, pcl::PointXYZ Line_1, pcl::PointXYZ Line_2){ double result; double x = p.x; double y = p.y; double dx = Line_2.x - Line_1.x; double dy = Line_2.y - Line...

（1）在直线进行最小二乘拟合过程中，对于如下情况，几乎位于一条竖直直线上的情况，最小二乘拟合出现错误，该种情况如何解决？一种方法是假设斜率不存在，x=c这样表示，但是在实际中是不存在的，仍存在一定偏差，即不是严格的按照与y轴平行...

C++中反三角函数取值范围：asin的取值范围是[-pi/2,pi/2]acos的取值范围是[0,pi]atan的取值范围是[-pi/2,pi/2]因此根据给定的值即可得到角度。但是由于小数在运算时，会出现一定偏差，有可能出现>=1.0或者<=1.0的情况。此时返回的角度为无效数值，但此时程序仍是正常运行，不会报错。但是会影响最终的结果。因此需要添加 两种情况。如下是计算任意平面两条直线之间的夹角计算代码，特意加上上述两种情况，防止出现错误。double Angle_Two

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30687051/article/details/97745663?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-3&spm=1001.2101.3001.4242

在不考虑空间两面片平行的情况下，求面片的相交直线方程（包括其中一点）

其思路是巧妙使用直线上两个点进行计算。方法一：如下图所示，在直线L上取两点与，则得到向量，与构成向量，根据下式计算得到两向量夹角。那么到直线L的距离为方法二：使用向量叉乘得到，如下图所示：具体参考matlab中推导：https://mathworld.wolfram.com/Point-LineDistance3-Dimensional.html参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/lcfactorization/article/details/5328563

点到直线的距离，分为二维空间与三维空间两种情况。（1）二维空间内点到直线的距离设直线方程： 点Q的坐标则点到直线的距离：（2）三维空间内点到直线的距离(3)直线拟合的一些特性...

（1）求解的推导过程：最小二乘拟合直线的推导过程如下：假设直线方程为：设有n对观测值(xi,yi）,则列出如下方程：整理得:其中A、EA、L的表达式如下：最后解算参数如下：其中（2）基于MATLAB的代码clc;clear;data=load('testdata.txt');x=data(:,1);y=data(:,2);plot(x,y,'*r');hold on;[m,n]=size(data)A=[];L=[];zen.

asin的取值范围是[-pi/2,pi/2]acos的取值范围是[0,pi]atan的取值范围是[-pi/2,pi/2]

mrmr实现的MATLAB代码参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/tangxianyu/article/details/100206539?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-9.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-9.control1. 绪

                            各种聚类算法介绍和比较 一、简要介绍 1、聚类概念 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离...

介绍马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度，广泛用于分类和聚类分析。相关概念方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度。协方差：标准差与方差

近日遇到一个需求，要从点云数据中提取空间平面。看了看计算机图形学中关于直线检测的霍夫变换的原理，自己写了一个用于三维空间点中进行平面检测的霍夫变换算法。 先说从最简单的，xy平面图像中，提取直线的霍夫变换开始。 假如xy平面上存在一条直线，用方程y=kx+b来表示。那么在kb平面上就可以用一个点(k,b)来对应xy平面上的这条直线。这个变换可以反过来，已知xy平面上有一个点(x0,y0)，所有过该点的直线都...

向量范数1-范数：，即向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x, 1)。2-范数：，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。参考博客：[1]https://blog.youkuaiyun.com/qq_15807167/article/details/54631261...