多点最小二乘法平面方程拟合计算

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pcl平面内拟合直线最小二乘法

pcl平面内拟合直线最小二乘法

一、概述在计算机视觉和图像处理领域,拟合直线是一项重要的任务,它可以用来提取图像中的特征线,进行物体识别和图像分割等应用。

在三维空间中,拟合直线的方法有很多种,包括最小二乘法、RANSAC算法等。

在二维平面内,使用最小二乘法进行直线拟合是一种常用的方法,它能够通过最小化误差来得到对应直线的参数。

二、最小二乘法原理最小二乘法是一种数学优化方法,用于拟合数据和估计参数。

在拟合直线的问题中,我们希望找到一条直线,使得样本点到这条直线的距离的平方和最小。

假设我们有n个点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn),我们要拟合的直线方程为y = kx + b,其中k和b分别为直线的斜率和截距。

我们可以将最小二乘法问题转化为以下最小化目标函数的问题:其中ei为样本点(xi, yi)到直线的距禽,可以表示为yi - kxi - b。

通过计算目标函数的偏导数等于0,可以求得最优的k和b的解析解。

三、最小二乘法实现在实际应用中,我们需要根据样本点的数据来实现最小二乘法拟合直线的算法。

以下是一个简单的伪代码实现:1. 输入:样本点{(xi, yi)},数量为n2. 初始化k和b的值3. 迭代更新k和b的值,直到目标函数收敛1. 计算样本点到直线的距离ei = yi - kxi - b2. 根据ei更新k和b的值:k = k + η * ∑(xi * ei), b = b + η * ∑(ei)4. 输出:最优的k和b在实际编程中,我们可以通过循环迭代来更新k和b的值,直到目标函数收敛。

我们也可以设置迭代的终止条件,如最大迭代次数或目标函数的变化小于阈值等。

四、最小二乘法应用最小二乘法拟合直线在计算机视觉和图像处理中有广泛的应用。

例如在图像中检测直线、对图像进行校正、特征提取、匹配等领域中,都可以使用最小二乘法进行直线拟合。

在实际的业务中,我们可以使用最小二乘法来拟合图像中的直线,进而进行计算机视觉和图像处理。

最小二乘法拟合原理

最小二乘法拟合原理

最新资料推荐最小二乘法拟合原理最小二乘法拟合原理最小二乘拟合在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。

根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。

这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值;另一种是x与y之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式。

后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法。

一、最小二乘法原理在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,为简单起见把精度较高的观测量看作没有误差,并把这个观测量选作x,而把所有的误差只认为是y的误差。

设x和y的函数关系由理论公式y = f (x; cl , c2 , cm) (0-0-1 ) 给出,其中cl , c2 , cm是m个要通过实验确定的参数。

对于每组观测数据(xi , yi ) i = 1, 2 , , N。

都对应于xy平面上一个点。

若不存在测量误差,则这些数据点都准确落在理论曲线上。

只要选取m组测量值代入式(0-0-1 ),便得到方程组yi1 / 12=f (x; cl , c2 , cm)(0-0-2 )式中i = 1,2 , , m.求m个方程的联立解即得m个参数的数值。

显然Nm时,参数不能确定。

在Nm的情况下,式(0-0-2)成为矛盾方程组,不能直接用解方程的方法求得m个参数值,只能用曲线拟合的方法来处理。

设测量中不存在着糸统误差,或者说已经修正,则y 的观测值yi围绕着期望值f (x ;cl ,c2 , cm)摆动,其分-布为正态分布,则yi的概率密度为p yi 1 yi f xi;c1, c2, ............................... , cm exp 2 2 i2 i2 ,式中i是分布的标准误差为简便起见,下面用C代表(cl,c2,cm)。

点云最小二乘法拟合平面公式

点云最小二乘法拟合平面公式

点云最小二乘法拟合平面公式点云最小二乘法拟合平面公式是许多计算机视觉和计算机图形学应用中的一个关键问题。

下面我们将详细介绍该公式的推导和使用方法。

一、最小二乘法最小二乘法是一种用于优化拟合曲线的方法,其主要思想是通过最小化拟合函数与实际观测值之间的误差来找到最佳拟合曲线。

在点云最小二乘法拟合平面中,我们将使用最小二乘法来找到最佳平面参数。

二、点云最小二乘法拟合平面公式假设有n个三维点,分别为(x1, y1, z1), (x2, y2, z2), ..., (xn, yn, zn),我们要使用最小二乘法拟合一个平面方程z=ax+by+c。

我们可以将该方程改写为z=ax+by-c,然后将其看作一个关于未知数a、b和c的线性方程组:⎧⎪⎨⎪⎩x1 y1 1 x2 y2 1 … xn yn 1⎫⎪⎬⎪⎭⎧⎪⎨⎪⎩a b c⎫⎪⎬⎪⎭ =⎧⎪⎨⎪⎩z1 z2 … zn⎫⎪⎬⎪⎭其中,左侧系数矩阵的第i行为(xi, yi, 1),右侧常数项向量的第i个元素为zi。

我们可以使用最小二乘法求解上述线性方程组,具体方法包括计算系数矩阵的转置A^T与系数矩阵A的乘积A^T*A,然后计算矩阵的逆(A^T*A)^(-1)和A^T与常数项向量的乘积A^T*b,最后解出未知数向量x=(a,b,-c)^T,即可得到拟合平面的方程。

三、实现方法实现点云最小二乘法拟合平面公式的方法通常包括以下步骤:1. 读取点云数据,构建系数矩阵A和常数项向量b。

2. 计算矩阵A^T*A、矩阵(A^T*A)^(-1)和向量A^T*b。

3. 计算未知数向量x=A^T*A)^(-1)*A^T*b,即可得到平面方程。

4. 可以使用拟合平面方程对点云数据进行投影、重建等操作。

四、应用领域点云最小二乘法拟合平面公式广泛应用于计算机视觉和计算机图形学领域。

例如,在三维重建、点云配准、机器人导航、三维打印等方面都需要使用该公式来寻找最佳平面参数。

总之,点云最小二乘法拟合平面公式是现代计算机科学的重要组成部分,对实现一些最前沿的技术具有重要意义。

pcl最小二乘法拟合平面

pcl最小二乘法拟合平面

pcl最小二乘法拟合平面PCL(Point Cloud Library)是一个开源的点云处理库,其中包含了许多点云处理的算法。

其中,最小二乘法拟合平面是PCL中的一个重要算法之一。

最小二乘法拟合平面是指通过给定的点云数据,利用最小二乘法求解出一个能够最好地拟合这些点的平面。

这个算法在三维重建、机器人导航、虚拟现实等领域都有广泛应用。

下面简单介绍一下PCL中最小二乘法拟合平面的实现方法:1. 首先需要定义一个pcl::ModelCoefficients类型的变量,用于存储拟合出来的平面方程系数。

2. 然后定义一个pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ>类型的变量,并设置其参数。

其中,setOptimizeCoefficients(true)表示对平面方程系数进行优化;setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE)表示使用平面模型进行拟合;setMethodType(pcl::SAC_RANSAC)表示使用RANSAC算法进行样本内外判断;setMaxIterations(1000)表示最大迭代次数为1000次;setDistanceThreshold(0.01)表示距离阈值为0.01。

3. 将点云数据传入到SACSegmentation对象中,并调用segment()函数进行分割,得到符合条件的平面点集。

4. 最后,将拟合出来的平面方程系数存储到之前定义的pcl::ModelCoefficients变量中。

以上就是PCL中最小二乘法拟合平面的实现方法。

需要注意的是,该算法对点云数据的质量和数量都有一定要求,如果数据不够完整或者有噪声,可能会导致拟合效果不理想。

因此,在使用该算法之前需要对点云数据进行预处理和优化。

最小二乘拟合平面方法

最小二乘拟合平面方法

最小二乘拟合平面方法《嘿,你了解最小二乘拟合平面方法不?》嘿,大家好!今天咱们来聊聊这个听上去很专业很高大上的“最小二乘拟合平面方法”。

想象一下,要是数学也能变得像咱平时唠嗑那么轻松该多好哇!其实吧,这最小二乘拟合平面方法呢,就像是一个超级厉害的“整形大师”!只不过呢,它不是给人的脸整形,而是给一堆数据整形。

咱平时不是会遇到好多的数据嘛,乱七八糟的,但又想从里面找到点规律。

这时候最小二乘拟合平面方法就闪亮登场啦!它能把这些零散的数据点变得乖乖听话,给它们整出一个平面来。

这个平面就好像是给这些数据点找到了一个舒适的“家”,让它们不再四处乱跑。

比如,你要研究房价和地理位置、房屋面积的关系,它就能帮你弄出一个平面来,让你大致搞清楚这里面的门道。

我第一次接触这个方法的时候啊,那可真是有点懵。

看着那一堆公式和计算,我脑袋都大了一圈。

心想:哎呀妈呀,这是要闹哪样啊!不过呢,等我慢慢静下心来,一点一点去理解,发现它其实也没那么恐怖啦。

就像生活中好多看起来很难的事情,只要我们鼓起勇气去面对,静下心来研究,总能找到解决的办法。

最小二乘拟合平面方法也是这样,虽然它一开始可能会让你有点头疼,但是当你搞懂了它的原理,学会了运用它,你就会发现它的神奇之处啦!而且啊,当你用它成功解决了一个问题,那种成就感简直爆棚!就好像你是个超级英雄,一下子就把那些捣乱的数据给收服了。

所以呀,别被这个方法的名字给吓到啦。

它就像一个隐藏的宝藏,等着我们去挖掘呢!大家都勇敢地去尝试尝试,说不定你会发现一个全新的数学世界哦。

嘿嘿,就让我们和这个“最小二乘拟合平面方法”愉快地玩耍吧!怎么样,是不是感觉也没那么难了呢?加油哦!。

最小二乘法 拟合平面 数据集

最小二乘法 拟合平面 数据集

meissel-lehmer 原理
Meissel-Lehmer算法是一种高效的计算数论函数π(n)的算法,其中π(n)表示不大于n的质数个数。

该算法的时间复杂度为O(n^(2/3)),相比较于传统的计算筛法的时间复杂度O(n log log n),可以得到较快的计算速度。

Meissel-Lehmer算法的核心思想是利用前一次计算的结果,来快速地计算新的π(n)。

它基于ϕ函数进行快速计算前缀质数个数,同时也可以推广到前缀和质数幂次。

该算法的具体实现过程包括预处理、计算π(n)的值和计算质数幂次前缀和三个步骤。

其中,预处理步骤通过计算小于等于n^(1/3)的所有质数和它们的幂次,以及利用容斥原理计算得到一些中间结果;计算π(n)的值则通过利用前面计算得到的中间结果,进行一系列的数学运算得到;最后,计算质数幂次前缀和则可以通过利用前面计算得到的质数幂次,进行求和得到。

总之,Meissel-Lehmer算法是一种高效的计算数论函数π(n)的算法,其核心思想是利用前一次计算的结果来快速地计算新的值,基于ϕ函数进行快速计算前缀质数个数,并可以推广到前缀和质数幂次。

计算拟合最小二乘平面

计算拟合最小二乘平面

计算拟合最小二乘平面一、绪论1.1 引言拟合是科学实验和工程应用中的一种常见技术,它是一种通过使实验条件下得到的数据与理论计算曲线取得良好一致性的技术过程。

目前已有许多方法可用于拟合,其中包括多项式拟合、最小二乘拟合、线性拟合等。

本文主要研究的是最小二乘拟合平面,它可以用于描述一组数据集的平面方程形式。

1.2 最小二乘拟合最小二乘拟合(Least Squares Fitting,LSF)是一种广泛采用的拟合方法,它的目标是求出一组参数,使得拟合的函数与实验数据之间的误差最小。

最小二乘拟合平面的基本思想是通过拟合实验数据得出一个二次多项式的平面方程,使得拟合函数与实验数据之间的误差平方和最小。

二、算法2.1模型定义一组给定点可以表示为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)。

给定n个点,需要拟合一个平面方程:Ax+By+C=02.2构造最小二乘法最小二乘拟合平面的问题就转化为求解一下矩阵形式的最小二乘问题:min[(Ax1+By1+C)^2+(Ax2+By2+C)^2+……+(Axn+Byn+C)^2] 通过矩阵计算可以把最小二乘拟合平面的问题形式化为min[ (A,B,C)X^T(XAX^T)^-1X(A,B,C)^T]其中X的矩阵为X=[x1,x2,……xn;y1,y2,……yn;1,1,……1]2.3算法实现给定的n个数据点,可以构造矩阵X,继续计算可以得到系数矩阵A:A=(XAX^T)^-1XA由A可以得到拟合出的平面方程:Ax+By+C=0三、实验结果本文实施的实验数据如下:x y-4t-14-2t-50t32t124t21经过矩阵运算后,得出最后得拟合出的平面方程为:-4x-2y+12=0四、结论本文研究了最小二乘拟合平面的原理和算法,通过实验数据成功拟合出了一个平面方程,实现了实验中的目的。

最小二乘法多项式拟合原理

最小二乘法多项式拟合原理

最小二乘法多项式拟合原理最小二乘法多项式拟合原理最小二乘法是一种数学方法,用于寻找一个函数,使得该函数与已知数据点的残差平方和最小化。

尤其在数据分析和统计学中广泛应用,其中特别重要的应用是曲线拟合。

本文将介绍最小二乘法在多项式拟合中的原理。

多项式拟合多项式拟合是一种常见的曲线拟合方法,它将数据点逼近为一个固定次数的多项式。

假设有N个数据点(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN),希望找到一个关于x的M次多项式函数y=a0+a1x+a2x^2+...+aMx^M,最小化拟合曲线与数据点之间的残差平方和,即S(a0,a1,…,aM)=∑i=1N(yi−P(x))2其中P(x)=a0+a1x+a2x^2+...+aMx^M。

最小二乘法最小二乘法是一种优化方法,通过最小化残差平方和,寻找最优的拟合函数参数。

在多项式拟合中,残差平方和的最小值可以通过相应的求导数为零来计算拟合函数参数。

设残差平方和S的导数为零得到的方程组为∑xi0,…,xiMaM=∑yi⋅xi0,…,xiM,其中M+1个未知量为a0,a1,…,aM,共有M+1个方程,可以使用线性代数解决。

拟合错误与选择问题使用较高次数的多项式进行拟合,可能会导致过度拟合,使得拟合函数更接近每个数据点,因此更难以预测它们之间的关系。

另一方面,使用过低次数的多项式无法反映出数据点之间的较细节的关系。

因此,在实践中,我们需要权衡多项式次数和误差,以找到一个最合适的拟合结果。

总结最小二乘法是一种常用的曲线拟合方法,在多项式拟合中广泛应用。

通过最小化残差平方和,可以找到最优的拟合函数参数,权衡多项式次数和误差,可以得出最合适的拟合结果。

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平面方程拟合计算
平面方程的一般表达式为:
0=+++D Cz By Ax , (0≠C )
C
D y C B x C A z ---
= 记:C D a C B a C A a -=-=-=210,, 则:210a y a x a z ++=
平面方程拟合:
对于一系列的n 个点)3(≥n :
1,,1,0),,,(-=n i z y x i i i
要用点1,,1,0),,,(-=n i z y x i i i 拟合计算上述平面方程,则使: ()∑-=-++=1
02
210n i z a y a x a S 最小。

要使得S 最小,应满足: 2,1,0,0==∂∂k a S k
即:⎪⎩⎪⎨⎧=-++=-++=-++∑
∑∑0)(20)(20)(2210210210i i i i i i i i i i i z a y a x a y z a y a x a x z a y a x a
有,⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑i
i i i i i i i i i i i i i i z n a y a x a z y y a y a y x a z x x a y x a x a 21022102120 或,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i i
i i i i i i z z y z x a a a n y x y
y y x x
y x x 21022 解上述线形方程组,得:210,,a a a
即:210a y a x a z ++=
下面程序实际求得的是以下的参数:
01=+++Z D
C Y
D B X D A 即:AX+BY+CZ+1=0
其程序代码如下:
#include "stdafx.h"
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <Windows.h>
#define MAX 10
void Inverse(double *matrix1[],double *matrix2[],int n,double d); double Determinant(double* matrix[],int n);
double AlCo(double* matrix[],int jie,int row,int column); double Cofactor(double* matrix[],int jie,int row,int column);
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
double array[12][3],Y[3];
double A,B,C;
A =
B =
C = 0.0;
ZeroMemory(array,sizeof(array));
ZeroMemory(Y ,sizeof(Y));
for (int i = 0;i < 12;i++)
{
for (int j = 0;j < 3;j++)
{
array[i][j] = (double)rand();
}
}
for (int i = 0; i < 12;i++)
{
array[i][0] = 1.0;
}//设计了12个最简单的数据点,x = 1平面上的点, double *Matrix[3],*IMatrix[3];
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
Matrix[i] = new double[3];
IMatrix[i] = new double[3];
}
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
for (int j = 0;j < 3;j++)
{
*(Matrix[i] + j) = 0.0;
}
}
for (int j = 0;j < 3;j++)
{
for (int i = 0;i < 12;i++)
{
*(Matrix[0] + j) += array[i][0]*array[i][j];
*(Matrix[1] + j) += array[i][1]*array[i][j];
*(Matrix[2] + j) += array[i][2]*array[i][j];
Y[j] -= array[i][j];
}
}
double d = Determinant(Matrix,3);
if (abs(d) < 0.0001)
{
printf("\n矩阵奇异");
getchar();
return -1;
}
Inverse(Matrix,IMatrix,3,d);
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
A += *(IMatrix[0] + i)*Y[i];
B += *(IMatrix[1] + i)*Y[i];
C += *(IMatrix[2] + i)*Y[i];
}
printf("\n A = %5.3f,B = %5.3f,C= %5.3f",A,B,C);
for (int i = 0;i < 3;i++)
{
delete[] Matrix[i];
delete[] IMatrix[i];
}
getchar();
return 0;
}
void Inverse(double *matrix1[],double *matrix2[],int n,double d) {
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
matrix2[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double));
for(j=0;j<n;j++)
*(matrix2[j]+i)=(AlCo(matrix1,n,i,j)/d);
}
double Determinant(double* matrix[],int n)
{
double result=0,temp;
int i;
if(n==1)
result=(*matrix[0]);
else
{
for(i=0;i<n;i++)
{
temp=AlCo(matrix,n,n-1,i);
result+=(*(matrix[n-1]+i))*temp;
}
}
return result;
}
double AlCo(double* matrix[],int jie,int row,int column) {
double result;
if((row+column)%2 == 0)
result = Cofactor(matrix,jie,row,column);
else result=(-1)*Cofactor(matrix,jie,row,column);
return result;
}
double Cofactor(double* matrix[],int jie,int row,int column) {
double result;
int i,j;
double* smallmatr[MAX-1];
for(i=0;i<jie-1;i++)
smallmatr[i]= new double[jie - 1];
for(i=0;i<row;i++)
for(j=0;j<column;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i]+j);
for(i=row;i<jie-1;i++)
for(j=0;j<column;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i+1]+j);
for(j=column;j<jie-1;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i]+j+1);
for(i=row;i<jie-1;i++)
for(j=column;j<jie-1;j++)
*(smallmatr[i]+j)=*(matrix[i+1]+j+1);
result = Determinant(smallmatr,jie-1);
for(i=0;i<jie-1;i++)
delete[] smallmatr[i];
return result;
}。

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