这些点，有的近似在一条直线上，有的近似在另一条直线上，有的不在直线上，如何找出近似在一条直线上的点，并求出直线方程？

最新推荐文章于 2023-03-08 23:31:00 发布
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博客提供了一个优快云论坛的链接，链接为http://bbs.youkuaiyun.com/topics/320049780 ，但未给出该链接具体指向内容的相关信息。

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http://bbs.youkuaiyun.com/topics/320049780
使用Origin进行线性拟合，并将误差较大的点隐去重新进行拟合
qqin0110的博客
06-01 3万+
文章目录1、导入数据。2、选择第二列并创建散点图。3、选择Analysis: Fitting: Linear Fit。在打开的对话框中，接受默认设置并单击“OK”以执行线性拟合。4、在图中，右键拟合结果表，然后选择“Quantities in Table”。删除除Intercept、Slope和Pearson's r之外的所有条目（对多个选择使用CTRL+select）。单击“确定”并根据需要调整结果表的大小。5、现在单击左侧工具栏上的“Mask Points on Active Plot”按钮，并将右下角
python 一条直线坐标_判断多个坐标是否在同一条直线上|Python练习系列[13]
weixin_28864485的博客
12-29 764
练习内容:判断多个坐标是否在同一条直线上完整代码和注释如下print('请输入几个点的横纵坐标,程序将会返回这几个点是否在同一条直线上')def coor_nums():#获得每个值的横纵坐标int_list=[]#初始化坐标列表wrong_list=[]#初始化错误列表judgement=''#判断是否需要修正坐标值while True:nums=input('应以x1 y1 x2 y2...的...
不存在所谓的机器学习平台！
hlhl_ren的博客
01-13 199
不存在所谓的机器学习平台！ 作者：Ron Schmelzer是AI研究咨询公司Cognilytica的执行合伙人兼首席分析师。 在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在...
局部线性拟合的最优数据选择
zwhszdx的博客
03-08 778
在系统误差和偶然误差同时存在的情况下，进行局部线性拟合的最优数据选择
线性拟合（回归）的小结
weixin_40493805的博客
06-12 1969
参考： https://blog.youkuaiyun.com/alw_123/article/details/82193535 1、得到了一组数据（先简单点，就是二维的数据x，y），怎么描述他们之间的关系呢？ 2、如果这组数据有线性相关的话，那就用线性方程描述，那就是线性回归。如果没有线性相关的话，那就是另外的话题了。 从别人那里copy过来的图： 3、怎么得到这条直线，理论上有很多这样的直线可以描述这些点之间的线性相关。那么，怎么判断哪个直线最好。比如穿过的数据点最多？还是 每个点到之间的距离和最小？ 4、最后发现
机器学习之一：线性回归
蓬莱道人的博客
03-17 692
1、线性回归的原理 线性回归类似拟合出一条广义直线最佳匹配训练集中的所有数据，一般用最小二乘法求解。它指的是拟合出的广义直线代表的真实值和观测到的数据的误差的平方和最小的一条直线。最小二乘法将最优问题转化为函数求极值问题。 数学形式： y=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn，y⊂Ry= \theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_n
桩心不在一条直线上水泥土截渗墙最小厚度测定 (2010年)
05-16
多头小直径深层搅拌桩水泥土截渗墙技术广泛应用于堤坝、基坑和闸基等截渗工程中，...现提出了一种新的墙体最小厚度检测计算方法，可以检测桩心不在一条直线上的情况，并通过计算给出了宋新江等提出的方法近似适用条件。
python输入多个坐标点_判断多个坐标是否在同一条直线上|Python练习系列[13]
weixin_39860123的博客
12-05 1407
练习内容:判断多个坐标是否在同一条直线上完整代码和注释如下print('请输入几个点的横纵坐标,程序将会返回这几个点是否在同一条直线上')def coor_nums():#获得每个值的横纵坐标int_list=[]#初始化坐标列表wrong_list=[]#初始化错误列表judgement=''#判断是否需要修正坐标值while True:nums=input('应以x1 y1 x2 y2...的...
判断空间中的3个点是否在同一直线上，Python实现
wangeil007的博客
08-03 4959
#判断空间中的3个点是否在同一直线上: 用向量计算时，需要确定两个向量的长度和角度(角度由x、y、z轴的值确定)都相等，才能确保在同一直线上 @staticmethod def isThreePointsInSameLine(p1, p2, p3): distance12 = MathTool.getDistanceBetweenTwoPoints(p1, p2) distance23 = MathTool.getDistanceBetweenTwoPoin.
图形学初学者-在C语言中实现两点画直线.zip
01-02
为了在屏幕上实际绘制直线，我们可以采用Bresenham算法，这是一种离散化算法，用于在像素级别上近似连续直线。Bresenham算法基于错误累积的概念，通过不断调整下一步的决策，可以在不进行浮点运算的情况下高效地画出...
思考: 从曲线中提取出近似直线的一段
weixin_34290352的博客
01-08 1275
        这个问题也是别人问我的, 我思考了一些时间, 希望抛砖引玉, 得到更好的方法.         问题是这样的: 有一些离散的点, 在坐标系中把它们拟合成一条曲线, 其中有一段看上去很像是直线, 现在要求出这段"直线"的起始坐标和结束坐标, 并把这条线的方程求出来. 如下图:         从图中可以用肉眼看出标注的那一段近似一条直线, 问题是如果通过程序求出来. 我的想...
判断几个点是否在同一条直线上（计算几何）
bbbblzy的博客
02-26 2万+
这里就要介绍一个概念：直线方程 直线方程 从平面解析几何的角度来看，平面上的直线就是由平面直角坐标系中的一个二元一次方程所表示的图形。求两条直线的交点，只需把这两个二元一次方程联立求解，当这个联立方程组无解时，两直线平行；有无穷多解时，两直线重合；只有一解时，两直线相交于一点。常用直线向上方向与 X 轴正向的 夹角（ 叫直线的倾斜角 ）或该角的正切（称直线的斜率）来表示平面上直线(对于...
线性回归的欠拟合、过拟合问题总结
王琨的博客
03-09 1万+
针对最近在《机器学习实战》的线性回归中遇到的问题，做一个学习小结。 一、欠拟合 局部加权线性回归(LWLR)： 1、在线性回归发生欠拟合的时候，在估计中引入一些偏差，降低预测的均方误差。 2、我们给待预测的点附近的点一定的权重，而使得远离它的点权重较低 3、非参数学习方法： （1）有参数学习方法是啥？eg：LR。在训练完所有数据之后得到一系列训练参数，然后根据训练参数来预测样本的值这时
最小二乘法拟合直线
热门推荐
码小农
03-19 2万+
曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设x和y之间的函数关系为：                    y＝a+bx 式中有两个待定参数，a代表截距，b代表斜率。对于等精度测量所得到的N组数据（xi，yi），i＝1，2……，N，xi值被认为是准确的，所有的误差只联系着yi。下面利用最小二乘法把观测数据拟合为直线。      用最小二乘法估计参数时，要求观测值yi的偏差的加权平方和
opencv使用概率霍夫变换得到直线后，获取该直线上的点信息（位置，数量）
weixin_39608351的博客
06-07 2403
看了几篇博客，用的都是DDA算法，但是结果都不对，因为如果去最大步长的话，那么较小步长就小于１，直接导致加到ｘ，ｙ之后会被自动约掉小数（因为ｘ，ｙ为整数类型），因此对DDA算法做了以下改进。 参考文章：https://www.cnblogs.com/fx-blog/p/9055101.html //获取x、y方向的变化最小的方向 　　　int minstep;　 i...
cv::Mat在图像上绘画一条直线获取直线像素轮廓图
最新发布
04-03
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用OpenCV中的cv::Mat绘制直线并提取直线上的像素轮廓的问题。首先，我要理清用户的具体需求。用户提到了两个主要操作：绘制直线和提取轮廓。可能用户是在进行图像处理，比如边缘检测、形状分析或者是图像标注后的处理。 接下来，我得回忆一下OpenCV的相关函数。绘制直线通常用cv::line函数，这个函数可以在图像上画出直线，参数包括图像矩阵、起点、终点、颜色、线宽等。这一步应该比较直接。 然后是提取直线上的像素轮廓。这里用户可能是指获取直线上所有像素点的坐标。不过“轮廓”在OpenCV中通常指cv::findContours找到的连续点集，而直线作为一条线段可能不构成闭合轮廓。因此，用户可能需要的是线段上的所有像素点坐标，而不是传统的轮廓结构。 这时候需要考虑如何获取线段上的像素点。OpenCV本身可能没有直接提供这样的函数，但可以通过算法实现。比如使用Bresenham算法来生成线段上的所有像素坐标。这个算法是计算机图形学中用来近似直线段的常用方法，能高效计算出两点之间的所有像素点。 接下来，我需要整理步骤：首先创建或加载一个cv::Mat图像，用cv::line绘制直线，然后使用Bresenham算法生成线段上的像素点坐标，最后将这些点保存或处理。需要注意的是，绘制的直线可能会受到抗锯齿的影响，如果是默认参数，线宽为1的话，应该是实线，没有抗锯齿，这样像素点会比较明确。 然后，检查是否有相关的OpenCV函数可以直接使用。比如cv::LineIterator类，这个类可以遍历直线上的所有像素点，可能更高效。用户可能不知道这个类的存在，所以需要介绍这种方法作为替代方案。这样用户就不需要自己实现Bresenham算法，代码会更简洁。 在代码示例部分，应该分别展示两种方法：手动实现和使用LineIterator。同时，需要提醒用户注意坐标的范围，确保起点和终点在图像范围内，避免越界访问。此外，颜色参数在绘制时如果是单通道灰度图，应该使用标量值，而彩色图则需要三个通道的值。 关于引用，用户提供的引用[1]提到了cv::fitEllipse的使用，可能与当前问题关联不大，但引用[2]是关于OCR的，可能与图像处理有关联，不过在这里可能不需要直接引用。不过根据用户的要求，回答中需要自然地添加引用标识，因此需要确认是否有必要的地方引用。例如，在提到绘制直线时，可以引用OpenCV的官方文档，但用户提供的引用中没有相关的内容，所以可能不需要。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续需求，比如如何绘制其他形状、如何处理提取的点、如何优化性能等。这些问题可以帮助用户进一步探索相关功能。 总结步骤： 1. 使用cv::line绘制直线。 2. 提取直线上的像素坐标，手动实现或使用LineIterator。 3. 处理或保存这些坐标。 4. 提供代码示例和注意事项。</think>### OpenCV直线绘制与像素轮廓提取步骤 1. **绘制直线** 使用$cv::line$函数在$cv::Mat$图像上绘制直线： ```cpp cv::Mat image = cv::Mat::zeros(480, 640, CV_8UC1); // 创建黑色背景 cv::Point start(100, 200), end(500, 300); cv::line(image, start, end, cv::Scalar(255), 1); // 白色直线，线宽1像素 ``` 2. **提取直线像素坐标** **方法一：手动实现Bresenham算法** ```cpp std::vector<cv::Point> line_points; int dx = abs(end.x - start.x), dy = -abs(end.y - start.y); int sx = start.x < end.x ? 1 : -1, sy = start.y < end.y ? 1 : -1; int err = dx + dy; cv::Point current = start; while (true) { line_points.push_back(current); if (current == end) break; int e2 = 2 * err; if (e2 >= dy) { err += dy; current.x += sx; } if (e2 <= dx) { err += dx; current.y += sy; } } ``` **方法二：使用$cv::LineIterator$工具类** ```cpp cv::LineIterator it(image, start, end); std::vector<cv::Point> contour_points; for (int i = 0; i < it.count; ++i, ++it) { contour_points.push_back(it.pos()); } ``` 3. **验证与输出** ```cpp std::cout << "提取到" << contour_points.size() << "个像素点" << std::endl; ``` §§ - 坐标范围需在图像尺寸内 - 彩色图像需使用$cv::Scalar(B,G,R)$定义颜色[^2] - 抗锯齿绘制（线宽>1时）会影响实际像素值
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