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精度稍高的椭圆拟合算法推荐
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使用了一个直接最小二乘法，和非直接最小二乘法拟合出来的椭圆精度挺低的。还不如最小二乘法的圆拟合的绝对差值小。 使用的 1：X=ell(bound) %最小二乘法 X=[b c d e f]' f(x,y)=x^2+b*x*y+c*y^2+d*x+e*y+f AA=[bound(:,1).*bound(:,2),bound(:,2).*bound(:,2),bound(:,1),bound(:,2),ones(length(bound),1)]; bb=-bound(:,1).*bound(:,1); %AA'*AA*X=AA'*bb*X X=(AA'*AA)\(AA'*bb); a=1;b=X(1);c=X(2);d=X(3);e=X(4);f=X(5); 2。F=ellipsefit(x,y) D1=[x.*x x.*y y.*y]; D2=[x y ones(size(x))]; S1=D1'*D1; S2=D1'*D2; [Q2,R2]=qr(D2,0); T=-R2\(R2'\S2'); M=S1+S2*T; CinvM=[M(3,: )/2; -M(2,: ); M(1,: )/2]; [V,na]=eig(CinvM); c=4*V(1,: ).*V(3,: )-V(2,: ).^2; A1=V(:,c>0); F=[A1;T*A1]; 请问还有什么算法精度可以再高一些呢？ [ Last edited by kaywell on 2013-2-5 at 12:01 ] |
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