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【OpenCV3】直线拟合--FitLine()函数详解

程序员文章站 2022-04-28 11:07:49
一、FitLine()函数原型 第一个参数是用于拟合直线的输入点集,可以是二维点的cv::Mat数组,也可以是二维点的STL vector。 第二个参数是输出的直线,对于二维直线而言类型为cv::Vec4f,对于三维直线类型则是cv::Vec6f,输出参数的前半部分给出的是直线的方向,而后半部分给出 ......

一、fitline()函数原型

cv_exports_w void fitline( 
  inputarray points,    // 待输入点集(一般为二维数组或vector点集)
  outputarray line,     // 输出点集(一个是方向向量,另一个是拟合直线上的点)(vec4f(2d)或vec6f(3d)的vector)
  int disttype,         // 距离类型
  double param,         // 距离参数
  double reps,       // 径向的精度参数
  double aeps );       // 角度精度参数 

第一个参数是用于拟合直线的输入点集,可以是二维点的cv::mat数组,也可以是二维点的stl vector。

第二个参数是输出的直线,对于二维直线而言类型为cv::vec4f,对于三维直线类型则是cv::vec6f,输出参数的前半部分给出的是直线的方向,而后半部分给出的是直线上的一点(即通常所说的点斜式直线)。

第三个参数是距离类型,拟合直线时,要使输入点到拟合直线的距离和最小化(即下面公式中的cost最小化),可供选的距离类型如下表所示,ri表示的是输入的点到直线的距离。

cv_dist_user =-1, /* user defined distance */
cv_dist_l1 =1, /* distance = |x1-x2| + |y1-y2| */
cv_dist_l2 =2, /* the simple euclidean distance */
cv_dist_c =3, /* distance = max(|x1-x2|,|y1-y2|) */
cv_dist_l12 =4, /* l1-l2 metric: distance = 2(sqrt(1+x*x/2) - 1)) */
cv_dist_fair =5, /* distance = c^2(|x|/c-log(1+|x|/c)), c = 1.3998 */
cv_dist_welsch =6, /* distance = c^2/2(1-exp(-(x/c)^2)), c = 2.9846 */
cv_dist_huber =7 /* distance = |x|<c ? x^2/2 : c(|x|-c/2), c=1.345 */

第四个参数是距离参数,跟所选的距离类型有关,值可以设置为0,cv::fitline()函数本身会自动选择最优化的值

第五、六两个参数用于表示拟合直线所需要的径向和角度精度,通常情况下两个值均被设定为1e-2。

下面,从一个具体的例子来看cv::line()实际拟合的效果。

#include <opencv2/opencv.cpp>
#include <vector>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
        //创建一个用于绘制图像的空白图
    cv::mat image = cv::mat::zeros(480, 640, cv_8uc3);
 
    //输入拟合点
    std::vector<cv::point> points;
    points.push_back(cv::point(48, 58));
    points.push_back(cv::point(105, 98));
    points.push_back(cv::point(155, 160));
    points.push_back(cv::point(212, 220));
    points.push_back(cv::point(248, 260));
    points.push_back(cv::point(320, 300));
    points.push_back(cv::point(350, 360));
    points.push_back(cv::point(412, 400));
 
    //将拟合点绘制到空白图上
    for (int i = 0; i < points.size(); i++)
    {
        cv::circle(image, points[i], 5, cv::scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
    }
 
    cv::vec4f line_para; 
    cv::fitline(points, line_para, cv::dist_l2, 0, 1e-2, 1e-2);
 
    std::cout << "line_para = " << line_para << std::endl;
 
    //获取点斜式的点和斜率
    cv::point point0;
    point0.x = line_para[2];
    point0.y = line_para[3];
 
    double k = line_para[1] / line_para[0];
 
    //计算直线的端点(y = k(x - x0) + y0)
    cv::point point1, point2;
    point1.x = 0;
    point1.y = k * (0 - point0.x) + point0.y;
    point2.x = 640;
    point2.y = k * (640 - point0.x) + point0.y;
 
    cv::line(image, point1, point2, cv::scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
 
    cv::imshow("image", image);
    cv::waitkey(0);

    return 0;
}

 

参考链接:(1)https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/69505487

     (2)https://blog.csdn.net/qq_29540745/article/details/72779847