C语言直线拟合函数

article/2025/11/8 5:07:34

直线拟合算法

函数说明:

通过一些点拟合出一条直线。

参数:

pt_input
指向传入的点的指针。

ptNumbers
传入的点数量。

k
指向拟合直线参数k的指针。

b
指向拟合直线参数b的指针。

返回值:

返回一个代数值判断拟合是否成功。如果成功,则返回 0。如果返回-1,表示点的数量<2。如果返回-2,表示x坐标无变化。

代码:

typedef struct tagPOINT_2 {double x;double y;
}POINT_2, *PPOINT_2;int LineInfo(POINT_2 *pt_input, int ptNumbers, double * k, double * b)
{int nRet = 0;double X_aver = 0;double Y_aver = 0;double A = 0;double B = 0;double _2_XY_av = 0;double _2_XX_av = 0;do{if (ptNumbers < 2){nRet = -1;break;}for (int loop = 0; loop < ptNumbers; loop++){X_aver += pt_input[loop].x;Y_aver += pt_input[loop].y;_2_XY_av += pt_input[loop].x * pt_input[loop].y;_2_XX_av += pt_input[loop].x * pt_input[loop].x;}X_aver /= ptNumbers;Y_aver /= ptNumbers;_2_XY_av /= ptNumbers;_2_XX_av /= ptNumbers;for (int loop = 0; loop < ptNumbers; loop++){A += fabs((pt_input[loop].x - X_aver) * (pt_input[loop].y - Y_aver));B += fabs((pt_input[loop].x - X_aver) * (pt_input[loop].x - X_aver));}if (B < 0.000001){nRet = -2;break;}//方式一//*k = A / B;//*b = Y_aver - *k * X_aver;//方式二*k = (_2_XY_av - X_aver * Y_aver) / (_2_XX_av - X_aver * X_aver);*b = Y_aver - (*k) * X_aver;} while (0);return nRet;
}

测试代码:

#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main()
{POINT_2 pt[10] = {{0.1 , 0.3},{1.2 , 2.0},{2.2 , 4.3},{3.1 , 5.8},{4.0 , 8.5},{5.3 , 10.8},{5.9 , 11.1},{6.8 , 13.9},{8.1 , 16.5},{9.0 , 17.9},};int ret;double k = 0, b = 0;ret = LineInfo(pt, 10, &k, &b);switch (ret){case 0: printf("拟合成功,直线为y = %lf * x + %lf\n", k, b); break;case -1: printf("拟合失败,传入的点少于二点\n"); break;case -2: printf("拟合失败,传入的点x坐标重合\n"); break;default:printf("error\n"); break;}return 0;
}

测试结果:

在这里插入图片描述


http://chatgpt.dhexx.cn/article/olBEEsMQ.shtml

相关文章

用RANSAC算法实现干扰严重的直线拟合~

1.说到直线拟合&#xff0c;一般是用最小二乘啦&#xff0c;在opencv里面就是用cv.fitLine来完成&#xff0c;首先简单介绍一下该函数&#xff1a; cv.fitLine(points, distType, param, reps, aeps[, line]) -> line points&#xff1a;点集坐标 distType&#xff1a;距…

RANSAC直线拟合和最小二乘直线拟合的简单介绍

RANSAC是“RANdom SAmple Consensus&#xff08;随机抽样一致&#xff09;”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中&#xff0c;通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果&#xff1b;为了提高概率必须提高迭代次…

RANSAC三维直线拟合

RANSAC算法 &#xff08;1&#xff09;要得到一个直线模型&#xff0c;需要两个点唯一确定一个直线方程。所以第一步随机选择两个点&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;通过这两个点&#xff0c;可以计算出这两个点所表示的模型方程&#xff1b; &#xff08;3&#xff09…

二维直线拟合--opencv实现

二维/三维直线拟合–opencv实现 ​ Hough变换可以提取图像中的直线&#xff0c;但是提取线的精度不高&#xff0c;然而我们的很多场合下需要精确估计直线的参数&#xff0c;这时就需要进行直线拟合。 ​ 直线拟合的方法有很多&#xff0c;比如&#xff1a;一元线性回归就是一…

直线拟合最小二乘法

数据 x(1,2,3,4,5) y (1,1.5,3,4.5,5) 算法结果 R语言运行结果 算法原理 x的均值&#xff1a; xpsum&#xff08;x1x2x3…xn&#xff09;/n y的均值 : ypsum&#xff08;y1y2y3…yn&#xff09;/n x的平方差之和&#xff1a; lxxsum( (xi-xp) ^ 2 ) 协方差之和 lxy…

直线生成以及pcl直线拟合

目录 写在前面codecompile&run result参考 写在前面 1、本文内容 pcl直线拟合&#xff0c;生成带噪声的直线并进行直线拟合的demo 2、平台 windows, pcl1.10.0 3、转载请注明出处&#xff1a; https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/127147223 code line_…

opencv 直线拟合

一、话说直线拟合 霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真&#xff0c;这个时候我们需要另辟蹊径&#xff0c;通过对图像进行二值分析&#xff0c;提取骨架&#xff0c;对骨架像素点拟合生成直线&#xff0c;这种做法在一些场景下非常有效&#xff0c;而且效果还比较…

拟合算法之一 直线拟合

直线拟合 很早就想学习拟合了&#xff0c;经常听同事用到拟合&#xff0c;当时尚且一窍不通&#xff0c;必须快递加急紧追此处才是&#xff0c;也参考了网上大佬的一些宝贵经验&#xff0c;先将拟合方法总结如下&#xff1a; 最小二乘法 1.原理 2.举例实现 void fitline3(…

直线拟合问题(Python实现)

程序如下&#xff1a; import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx_list [466, 741, 950, 1422, 1634] y_list [7.04, 4.28, 3.40, 2.54, 2.13] # x_list [0, 1, 3, 5] # y_list [1, 2, 4, 8]l_mat11 len(x_list) l_mat12 l_mat21 sum(x for x in x_list) l_…

OpenCV直线拟合检测

点击上方“小白学视觉”&#xff0c;选择加"星标"或“置顶” 重磅干货&#xff0c;第一时间送达本文转自&#xff1a;opencv学堂 OpenCV直线拟合检测 霍夫直线检测容易受到线段形状与噪声的干扰而失真&#xff0c;这个时候我们需要另辟蹊径&#xff0c;通过对图像进行…

RANSAC 直线拟合

result&#xff1a; code&#xff1a; #include "stdafx.h". #include <opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <ctime>using namespace std; using namespace cv;//生成[0,1]之间符合均匀分布的数 double uniformRandom(void) {ret…

OpenCV——直线拟合

相比于直线检测&#xff0c;直线拟合的最大特点是将所有数据只拟合出一条直线 void fitLine( InputArray points, OutputArray line, int distType,double param, double reps, double aeps ); points&#xff1a;输入待拟合直线的2D或者3D点集。line&#xff1a;输出描述直线…

直线拟合

在进行直线拟合算法中&#xff0c;一直使用最小二乘法&#xff0c;使用时间长了&#xff0c;也比较熟练了&#xff0c;但是在最近一次使用中&#xff0c;最小二乘法在拟合垂直或者接近垂直的直线时&#xff0c;效果不好&#xff1b;斜率很大&#xff0c;使用稳定性不好。查阅《…

Android 冷启动 热启动 测试

一、应用的启动 启动方式 通常来说&#xff0c;在安卓中应用的启动方式分为两种&#xff1a;冷启动和热启动。 1、冷启动&#xff1a;当启动应用时&#xff0c;后台没有该应用的进程&#xff0c;这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用&#xff0c;这个启动方式就是冷启动…

Spring Boot 热启动

目的&#xff1a;修改类文件可以马上编译发布&#xff0c;提高了工作效率 步骤&#xff1a; 第一步&#xff1a; 修改pom.xml <!-- 热启动 --> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools&l…

APP冷热启动专项测试

一、冷热启动的概念 冷启动&#xff1a;当启动应用时&#xff0c;后台没有该应用的进程&#xff0c;这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用&#xff0c;这个启动方式就是冷启动。 热启动&#xff1a;当启动应用时&#xff0c;后台已有该应用的进程&#xff08;例&#…

嵌入式linux热启动和冷启动,使用keil判断ARM的冷启动和热启动的方法

微处理器:LPC2114 编译环境:Keil MDK V4.10 思路: 常把单片机系统的复位分为冷启动和热启动。所谓冷启动&#xff0c;也就是一般所说的上电复位&#xff0c;冷启动后片内外RAM的内容是随机的&#xff0c;通常是0x00或0xFF&#xff1b;单片机的热启动是通过外部电路给运行中的单…

Android冷启动和热启动以及冷启动优化方案

1、什么是冷启动和热启动 冷启动&#xff1a; 当启动应用时&#xff0c;后台没有该应用的进程&#xff0c;这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用&#xff0c;这个启动方式就是冷启动&#xff0c;也就是先实例化Application。热启动&#xff1a; 当启动应用时&#xff0…

冷启动和热启动的区别android,app冷启动和热启动的区别(详解两者定义及区别)...

介绍一下 app 冷启动和热启动方式来实现 app 秒开的效果。那么,先来看看什么叫冷启动和热启动。 冷启动:指 app 被后台杀死后,在这个状态打开 app,这种启动方式叫做冷启动。 热启动:指 app 没有被后台杀死,仍然在后台运行,通常我们再次去打开这个 app,这种启动方式叫热…

热启动和冷启动以及复位启动的小知识

热启动和冷启动的区别&#xff1a; 1、重启是热启动。开机是冷启动。 2、热启动是通过开始菜单、任务管理器或者快捷键&#xff0c;重新启动计算机&#xff0c;叫热启动。冷启动是在关机状态下按POWER启动计算机&#xff0c;叫做冷启动 。 3、热启动是在计算机已经开启的状态…