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news 2025/11/8 5:04:43

免费空间申请网站,本地服务器怎么做网站,网络营销方案设计心得,工作室logo设计圆拟合算法_基于huber加权的拟合圆算法-CSDN博客首次拟合圆得到采用的上述blog中的 Ksa Fit 方法。该方法存在干扰点时，拟合得到的结果会被干扰。首次拟合圆的方法因此需要针对外点增加权重因子，经过多次迭代后&…

圆拟合算法_基于huber加权的拟合圆算法-CSDN博客

首次拟合圆得到采用的上述blog中的 Kåsa Fit 方法。

该方法存在干扰点时，拟合得到的结果会被干扰。

首次拟合圆的方法

因此需要针对外点增加权重因子，经过多次迭代后，即可得到相对理想的结果。实验结果如下：

code 链接：

https://download.csdn.net/download/lipeng19930407/88648546

int main()
{float CenterX = 100;float CenterY = 100;float Radius = 30;Mat Image(Size(200, 200), CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));// 生成符合要求的点float dTheta = 2 * 3.1415926 / 30;vector<Point> vecP;for (size_t i = 0; i < 30; i++){int x = CenterX + Radius * cos(i * dTheta) + rand() % 3;int y = CenterY + Radius * sin(i * dTheta) + rand() % 4;vecP.push_back(Point(x, y));}dTheta = 2 * 3.1415926 / 360;for (size_t i = 0; i < 360; i++){int x = 110 + 25 * cos(i * dTheta);int y = 120 + 25 * sin(i * dTheta);vecP.push_back(Point(x, y));}std::random_shuffle(vecP.begin(), vecP.end());circleFittingIRLS(vecP, 5, CenterX, CenterY, Radius);circle(Image, Point(int(CenterX), int(CenterY)), int(Radius), Scalar(50, 250, 250), 1);for (size_t i = 0; i < vecP.size(); i++){Image.at<Vec3b>(vecP[i].y, vecP[i].x)[0] = 150;Image.at<Vec3b>(vecP[i].y, vecP[i].x)[1] = 150;Image.at<Vec3b>(vecP[i].y, vecP[i].x)[2] = 150;}return 0;
}