[推荐] 如何对不光滑的边缘做曲线拟合 [问题点数:50分]

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Matlab对指定参数的曲线进行非线性拟合
Matlab拟合曲线的方式 Matlab拟合曲线的方式有很多种,有三次样条插值、线性插值、多项式拟合等等。多项式拟合由于函数由f(x)=anxn+an−1xn−1+...+a1x+a0f(x)=a_nx^n+a_{n-1}x^{n-1}+...+a_1x+a_0f(x)=an​xn+an−1​xn−1+...+a1​x+a0​组成,若采用最小二乘法拟合,对于参数KaTeX parse error:...
图像处理中二次曲线拟合
2016/7/16   在一次提取发光管的中心线程序中,由于我们只拍到了断续而弯曲的发光管,所以无法使用光带中心线提取的方法进行提取。 在此背景下,我想到了拟合。之前有学过直线拟合的方法,名为最小二乘法。其基本步骤如下: (1)    设需要拟合的直线为y=a*x+b。 (2)    首先选取进行拟合的点集,选取方法可以为阈值分割,模板匹配等,设最后选出的点集为。 (3)   
python之曲线拟合
https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79195428 https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/70313176 https://blog.csdn.net/yefengzhichen/article/details/52767733 https://blog.csdn.net...
matlab曲线拟合 函数 用法以及例子
在运行MATLAB编程进行数据的处理过程当中,我们常常用到matlab<em>曲线拟合</em>,但是工具箱由于需要人工交互,得到的拟合结果,需要人工的去提取,再输入,所以,工具箱拟合结果十分不适合调用,以及继续下面的操作,所以我们需要用到matlab<em>曲线拟合</em>函数,并且以最常用的多项式拟合函数为例作为matlab<em>曲线拟合</em>例子,进行详细介绍。 工具/原料
Opencv 曲线拟合
此函数用于拟合一段弧线,求出其圆心和半径。具体原理请参考http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/50890587 仅将代码改成了Opencv格式而已。 代码void circleLeastFit(const std::vector points, cv::Point2f &center, double &radius
最小二乘法曲线拟合(C++)
用C++编写的程序,用最小二乘法实现对曲线的拟合,拟合的多项式达到六阶。
Python 做曲线拟合和求积分
这是一个由加油站油罐传感器测量的油罐高度数据和出油体积,根据体积和高度的倒数,用截面积来描述油罐形状,求出拟合曲线,再用标准数据,求积分来验证拟合曲线效果和误差的一个小项目。 主要的就是首先要安装Anaconda  python库,然后来运用这些数学工具。 ###最小二乘法试验### import numpy as np import pymysql from scipy.opt
C#版 代码实现 数据拟合,可用于MsChart拟合绘图等
亲测可用,用于MsChart中绘图十分便利   From: http://www.cnblogs.com/cglNet/archive/2012/08/27/2659257.html   /// ///用最小二乘法拟合二元多次曲线 ///例如y=ax+b ///其中MultiLine将返回a,b两个参数。 ///
MATLAB做曲线拟合
实际工作中,变量间未必都有线性关系,如服药后血药浓度与时间的关系;疾病疗效与疗程长短的关系;毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。<em>曲线拟合</em>(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据,并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。 公式推导:MATLAB内置函数做拟合:汽车保有量预测线性拟合程序:clear clc clf x=2005:2014 y=[764312 985445 10
Excel做曲线拟合
在分析一些传感器变化特性,变化规律时,传感器说明书上不会附一堆该传感器的出厂测试表。所以往往要做很多实际的测试,测试结果通常是一些离散的点,<em>如何</em>找到这些离散的点之间的关系,拟合出一条曲线是测试的必经之路。微软提供了一套很强大的工具分析这析数据,下面介绍用excel 2013做<em>曲线拟合</em>的操作方法:1、 准备测试数据2、选中数据列->菜单栏“插入”->推荐的图表3、单击选中曲线->右键选中“添加趋
ps制作参差不齐的图片边缘
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R:使用R内置的mtcars数据框生成散点图及拟合曲线
如果以前没有绑定 mtcars 数据框,则绑定之: > attach(mtcars) 显示一下mtcars数据框的内容: > mtcars                      mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 1
三次样条曲线拟合
如果匹配函数选择不当,最小二乘法难以获得满意的拟合结果。这时需要更多手段,样条函数就是其中一种都到平滑曲线的常用方法。
07-贝叶斯曲线拟合
贝叶斯方法
java进行n阶曲线拟合
接上一篇文章,能解多项式以后,还需要利用那个类,根据若干采样点数据来对未来数据进行预测,拟合的矩阵在上一篇文章中已经贴出来了,这里就不说了,本篇主要是<em>如何</em>根据采样点来计算系数矩阵。原理很简单,公式在上一篇文章中也有了,此处直接贴代码:package commonAlgorithm;import commonAlgorithm.PolynomialSoluter; import java.lang.M
Matlab Tricks(十一)—— padarray 关于边缘成镜像对称
使用 fliplr(左右),flipud (上下)翻转。 matlab 提供的 padarray,其第三个参数无论是symmetric(对称),replicate(复制<em>边缘</em>),circular(周期)均无法实现关于<em>边缘</em>成镜像对称:>> A = magic(5); >> B = [fliplr(A(:, 2:3)) A fliplr(A(:, end-2:end-1))]; >> C = [flipu
matlab 万能实用的非线性曲线拟合方法
在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有参数拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77
最小二乘法线性拟合和2次曲线拟合算法
最近由于项目要求,要对前期采集的数据进行处理,并观测其曲线变化和利用曲线求实际工程当中的一些问题,需要对局部的曲线进行变化趋势具体化再现,某两段曲线的交点等问题,应用了最小二乘法线性拟合和2次<em>曲线拟合</em>算法,现总结如下:最小二乘法线性拟合应用已有的采样时间点,再现这些点所描述的线性变化,即求出一个线性方程y=ax+b(这个算法的主要问题也就是<em>如何</em>用给定的数据求线性方程系数a和b)//最小二乘
R中的曲线拟合
<em>曲线拟合</em>:(线性回归方法:lm) 1、x排序 2、求线性回归方程并赋予一个新变量     z=lm(y~x+I(x^2)+...) 3、plot(x,y)    #做y对x的散点图 4、lines(x,fitted(z))    #添加拟合值对x的散点图并连线 <em>曲线拟合</em>:(nls) lm是将曲线直线化再做回归,nls是直接拟合曲线。 需要
使用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
使用MATLAB<em>曲线拟合</em>工具箱做<em>曲线拟合</em>
如何使用MATLAB在一个图中创建多条拟合曲线在一个图中的方法
以下是未进行拟合的原始曲线的实现代码 x1=[0,2.95,6,7.0,13.1,15]; x2=[0,3.1,6,7.1,12.9,15]; y1=[410,328,350,365,250,245]; y2=[400,320,348,362,250,245]; plot(x1,y1); hold on $不更新图形的情况下画第二条曲线 plot(x2,y2); 标题 下面进行图...
OpenCV学习笔记——视频的边缘检测
使用Canny算子进行<em>边缘</em>检测,并分开输出到三个窗口中,再给每一个窗口添加文字 代码 #include"cv.h" #include"highgui.h" //读入视频并转换为灰度图再作<em>边缘</em>检测 //并分开三个窗口输出 IplImage *frame,*gray,*canny,*uni,*temp; int wid=-1, hei=-1; int main(void) { CvCapture
opencv对图像进行高斯平滑和边缘提取
高斯平滑: //对图像进行平滑处理 cvNamedWindow( &amp;quot;smooth-out&amp;quot; ); //当前图像结构的大小,各通道每个像素点的数据类型,通道的总数 IplImage* out = cvCreateImage( cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 3 ); cv...
【opencv六】利用opencv做边缘提取,并展示像素级操作
利用opencv做一些计算机视觉的操作。实现的功能就是将彩色图片变成灰白的,并对灰度图片作<em>边缘</em>化提取操作。下图展示的是灰度图和<em>边缘</em>图。 #include &amp;quot;opencv2/highgui/highgui.hpp&amp;quot; #include &amp;quot;opencv2/imgproc/imgproc.hpp&amp;quot; using namespace cv; int main() { Mat img_rgb, img_g...
MATLAB利用散点进行函数曲线拟合
Matlab是一个很强大的数据处理软件,是人们进行数据分析的得力助手。一般我们做社会调研或科学研究时,会得到很多实验数据。当需要研究两个变量之间的关系时,经常要用到<em>曲线拟合</em>。<em>曲线拟合</em>不仅能给出拟合后的关系式,还能用图形直观的展现出变量之间的关系。 其实用matlab做<em>曲线拟合</em>很便捷,下面将以两个变量(y=f(x))为例详细介绍。 1、运行Matlab软件。 在工作空间中存入变量的实
EXCLE中读出数据,并对数据进行拟合
初学python,由于项目需要从excle中导出大量数据并进行拟合,从中也遇到一些问题,所以来分享一下
Matlab实现图像的边缘检测
以灰度图像rice.png为例,利用Matlab图像处理工具箱中的edge函数,分别使用Roberts 算子、Sobel算子、Prewitt 算子对其进行<em>边缘</em>检测。 I=imread('rice.png'); [BW1,thresh1]=edge(I,'roberts'); [BW2,thresh2]=edge(I,'sobel'); [BW3,thresh3]=edge(I,'prewi...
对「曲线拟合」和「最小二乘法」的个人理解
在工程实践中,经常遇到类似的问题: 我们做了n次实验,获得了一组数据 然后,我们希望知道x和y之间的函数关系。所以我们将其描绘在XOY直角坐标系下,得到下面这么一张点云图: 然后,我们发现,x和y「可能」是线性的关系,因为我们可以用一条直线大致的将所有的样本点串连起来,如下图: 所以,我们可以「猜测」。接下来的问题,就是求出a和b的值。 这看起来是一个很简单的
光斑质心检测之曲线拟合求亚像素位置的三种方式
光斑质心检测进行图像卷积之后,需对计算结果矩阵进行<em>曲线拟合</em>,以求出质心的亚像素坐标。 拟合的目的在于找出图像中灰度值最高的亚像素点的位置,Xmax,Ymax; 例:对图像中相邻的三点(x1 , gray1)、(x2 , gray2)、(x3 , gray3)进行拟合,x代表横坐标值,gray代表该位置的灰度值,gray2是检测图像的最大灰度值(也就是说质心就在(x2 , gray2)这个点附近...
SIFT检测特征点之去除边缘不稳定噪声点
根据论文以及这位女侠 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 所述,在用SIFT得到候选特征点之后  还要进一步精确特征点  因为候选特征点中有两部分特征点需要去除掉  第一个是灰度伪特征点  即 从一个灰度比较小的区域由26个像素比较得到的极值点  其实并不是特征点  第二个是<em>边缘</em>不稳定噪声点  因为第一个难编一点  
C++实现多项式曲线拟合--polyfit
基本原理:幂函数可逼近任意函数。上式中,N表示多项式阶数,实际应用中一般取3或5;假设N=5,则:共有6个未知数,仅需6个点即可求解;可表示为矩阵方程:Y的维数为[R*1],U的维数[R * 6],K的维数[6 * 1]。R&amp;gt; 6时,超定方程求解:下面是使用C++实现的多项式拟合的程序,程序中使用opencv进行矩阵运算和图像显示。程序分别运行了N=3,5,7,9时的情况,结果如下:#inc...
python 对于任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种方案。
第一种是进行多项式拟合,数学上可以证明,任意函数都可以表示为多项式形式。具体示例如下。 ###拟合年龄 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt   #定义x、y散点坐标 x = [10,20,30,40,50,60,70,80] x = np.array(x) print('x is :\n',x) num = [174,236,30...
图像边缘Canny算子提取
图像<em>边缘</em>Canny算子提取 Blog: https://blog.csdn.net/AnimateX Email: semi_xiaobai@qq.com 本次项目中我觉得最有意思的部分就是梯度计算和<em>边缘</em>提取,<em>如何</em>提取更精细更准确的<em>边缘</em>则是最终的目的! 1 <em>边缘</em>检测 1.1 <em>边缘</em>定义 <em>边缘</em>检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,<em>边缘</em>检测的目的是标识数字图像中...
Python编程实现多项式拟合
Python编程实现多项式拟合 初学机器学习,看到书中讲线性拟合,便试着用Python编程实现。所要拟合的函数为: f(x)=sin&#x2061;(x)+&#x03BE;,x&#x2208;(0,20)" role="presentation">f(x)=sin(x)+ξ,x∈(0,20)f(x)=sin⁡(x)+ξ,x∈(0,20)f(x)=\sin(x)+\xi,x\in (0,20)
matlab使用opencv (轮廓提取+直线拟合)
I1 = double(I1); [Gx,Gy]=gradient(I1);  G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy)/255;    I2 = rgb2gray(G); figure,imshow(G); I2(I2 I2(I2>=30/255)=1; U= findContours(I2);%轮廓提取
[详解机器学习篇]详解回归基础方法之最小二乘法曲线拟合
前言总结下回归算法中用到最多和最常用的方法:最小二乘法最小二乘法官方解释 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于<em>曲线拟合</em>。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 通过这段描述可以看出来,最小二
Generalizer函数及其算法简析
原文发布时间:2010-07-28作者:毛毛虫有四类可获得的方法;1、概括化的算法(Generalizing algorithms),通过移除顶点减少坐标的密度。2、平滑算法(Smoothing algorithms),确定每个顶点的新的位置。3、测量算法(Measuring algorithms),计算点的位置,返回这些点的列表(例如,计算要素的弯曲度)。4、拟合算法(Fitting algor...
ArcGIS教程:使用边界清理和主滤波对区域边缘进行平滑处理
边界清理和主滤波工具用于概化栅格中区域的<em>边缘</em>。根据各个位置的邻域内的值,通过扩展及收缩边界,或增大或缩小区域,对<em>边缘</em>进行不同程度的平滑处理。   边界清理   边界清理工具主要用于清理区域间不规整的<em>边缘</em>。该工具使用扩展和收缩的方法在相对较大的范围上清理边界。最初,优先级较高的区域在各个方向上覆盖其邻近的优先级较低的区域,覆盖大小为一个像元。然后,它们收缩回至那些没有完全被相同值的像元包围的像元
使用Matlab做单变量曲线拟合
Matlab有一个功能强大的<em>曲线拟合</em>工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性<em>曲线拟合</em>。假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。1、在命令行输入数据:》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];2、启动<em>曲线拟合</em>工具箱》cftool3、进入曲
[计算机视觉] A4纸边缘检测
这次作业真的是……虽然最后写出的代码没多少行,但是很烧脑,需要用到很多高中的几何数学知识(差不多忘光了_(:зゝ∠)_)和一些算法。然后最后写完发现有些方法挺巧妙的,所以在这里分享一下。 先把作业要求放上来吧: 输入图分辨率:3120*4208 (输入图像的红色部分仅为马赛克处理哈,原输入图像不存在) 好,那接下来po一下做出的效果图: (<em>边缘</em>有点细_(:
深度学习-BP曲线拟合(预测)
<em>曲线拟合</em>常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络  其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要  <em>曲线拟合</em>有个好用的软件 1stopt 1.简单实例 根据已知工资数值来预测工资走向 P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313  1428 1782 1920 21
Canny边缘检测
Canny<em>边缘</em>检测 目的是为了检测出图像的<em>边缘</em>,然后再对检测的<em>边缘</em>做其他操作
贝叶斯曲线拟合
贝叶斯<em>曲线拟合</em>以及对L2正则化的贝叶斯解释 前言 在以前文章中,我们讨论过《概率学派和贝叶斯学派的区别》和《 &amp;amp;amp;amp;lt;机器学习系列&amp;amp;amp;amp;gt; 线性回归模型》,这里我们讨论下<em>曲线拟合</em>问题中的数据点的噪声问题,以及根据贝叶斯理论的L2正则化解释。 如有谬误,请联系指正。转载请注明出处。 联系方式: e-mail: FesianXu@163.com QQ: 973926198 github: https:...
根据两组数据拟合曲线
1. 方法一:用Excel拟合: 选择需要拟合的两组数据,插入->散点图->右键所得图表->添加趋势线->点击属性,得到如下图: 趋势线选项:可以选择拟合成哪种线形。 点击显示公式选项,即可得到拟合所得曲线的表达式。 注意: 问题一:有些线形可以拟合但是得不出公式。 问题二:有些线性是不可以拟合的。 问题三:因为多项式拟合只能到6次,导致有些数据拟合所得曲线误差较大。
matlab进行离散点的曲线拟合
  ployfit是matlab中基于最小二乘法的多项式拟合函数。最基础的用法如下: C=polyfit(X,Y,N) 其中: X : 需要拟合的点的横坐标 Y:需要拟合的点的纵坐标 N:以N阶多项式进行拟合 C:返回的N+1个拟合系数。 Y'=polyval(C,X') 其中: C:N+1个拟合系数 Y':根据X'(横坐标)和拟合系数算出来的纵坐标 X=0:0.1:1; ...
Python曲线拟合
1、多项式拟合范例# _*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex_XT' # Python imports import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx = np.arange(1, 17, 1) y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9
最小二乘法完成曲线拟合公式
设(x1, y1), (x2,y2), ...(xk,yk)为输入样本,注意这里的xi本身是一个向量。 假设拟合多项式为: 则通过使用下面的最小平方差拟合方法: 可得: 拟合过程变成求上式的最小值,相信学过高数的童鞋应该都知道怎么求,对的以此对系数a0,a1....求偏导数,使其为零,最后可得K+1组方程: .......................
使用贝塞尔曲线拟合
有些看上去很简单的曲线,例如圆,是无法用贝塞尔曲线或分段贝塞尔曲线精确描述的。可以用四段三次贝塞尔曲线模拟圆,每一段是一个四分之一圆。更一般地,我们可以用n段三次贝塞尔曲线模拟圆。
【图像处理】彩色图像边缘检测
彩色图像<em>边缘</em>检测
简述:MATLAB中使用Laplace算子对彩色图像进行边缘检测的方法
使用MATLAB对彩色图像进行<em>边缘</em>检测的方法的讨论
评价拟合效果
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OpenGL(十六)通过 卷积 实现: 边缘混合 、 Blur 和 高斯模糊
卷积卷积 (Convolution)是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。卷积计算通常用来处理<em>边缘</em>的颜色或整体的混色。作为采样之后的处理,可以供很多功能使用。因此在图像效果处理时,它还是应用比较广泛的。区域缩暗通过最简单的像素采样,可以将图片中整体的锐利度降低,通过在一个3x3的区域取颜色,并取出区域中的最小色值,可以实现整体变暗,并且边界会像内缩一段距离。void main() { ve
根据一组点拟合曲线(需要opencv库)
matlab中跟据点拟合方程灰常容易,直接使用polyfit函数就行了。C++貌似没有直接拟合曲线的函数,在下不才,就用C++结合opencv的库函数写了个拟合曲线的函数。 #include #include #include using namespace std; //函数功能:根据vec中存储的点的坐标拟合曲线; //vec为为存储点坐标的容器,index为存储拟合
贝塞尔曲线拟合原理
1.什么是贝塞尔曲线? 贝塞尔曲线所依据的最原始的数学公式,是早在1912年就广为人知的伯恩斯坦多项式。简单来说,伯恩斯坦多项式可以用来证明,在[ a, b ] 区间上所有的连续函数都可以用多项式来逼近,并且收敛性很强,也就是一致收敛。再简单点,就是一个连续函数,你可以将它写成若干个伯恩斯坦多项式相加的形式,并且,随着 n→∞,这个多项式将一致收敛到原函数,这个就是伯恩斯坦斯的逼近性质。
matlab中的曲线拟合与插值
<em>曲线拟合</em>与插值在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是<em>曲线拟合</em>或回归。人们设法找出某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。标有'o'的是数据点;连接数据点的实线描绘了线性内插,虚线是数据的最佳拟合。11.1 <em>曲线拟合</em><em>曲线拟合</em>涉及回答两个基本问题:最佳
Python计算&绘图——曲线拟合问题
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python实现贝塞尔曲线拟合
python实现的贝塞尔<em>曲线拟合</em>,有测试数据
数字图像处理笔记——边缘连接和直线检测(Edge linking and line detection)
<em>边缘</em>连接 我们得到<em>边缘</em>图以后会出现是一个问题,就是由于有的像素偏暗,会出现<em>边缘</em>不连续的现象,这种情况我们就要采用<em>边缘</em>连接算法。我们对每一个<em>边缘</em>上的点进行遍历,以这个像素为中心看一个矩形窗内的其他像素,如果存在<em>边缘</em>幅度响应M与<em>边缘</em>相角响应α都与中心像素差别不太大的像素,那么把这个像素也纳为边界内   <em>边缘</em>跟踪 现在我们就有一个闭合的<em>边缘</em>了,那么我们怎么样对<em>边缘</em>上的点进行排序呢,下图演示了...
MATLAB中的曲线拟合
1.最小二乘法 MATLAB提供了
最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现(错误地方已经修改底层补充自己写的java实现)
目录(?) [-] 概念原理 运行前提代码运行效果  概念 最小二乘法多项式<em>曲线拟合</em>,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结,希望对大家能有用]      给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m。求近似曲
曲线拟合的最小二乘法(基于OpenCV实现)的,拟合图像中离散点的拟合直线
今天使用拟合的最小二乘法,求出了给定的一组坐标系上的点对最接近的直线的。   其具体理论如下:    在科学实验数据处理中,往往要根据一组给定的实验数据,求出自变量x与因变量y的函数关系,这是为待定参数,由于观测数据总有误差,且待定参数ai的数量比给定数据点的数量少(即n<m),因此它不同于插值问题.这类问题不要求通过点,而只要求在给定点上的误差的平方和最小.当时,即          (5
自定义滤波和边缘处理
之前的学习中接触了很多常用的滤波,不过,如果我们想用自己定义的滤波该怎么办呢?其实也是没问题的。首先回顾一下滤波的工作流程,首先确定滤波的范围,然后确定范围中每个点的权重,然后算出区域的像素加权和,最后替换掉目标点的像素值。我们可以利用filter2D函数来实现。 (1)在使用filter2D之前,我们需要定义一个小Mat对象,相当于滤波范围,这个小Mat对象的内容就是每个点的权重。 Mat
离散点的C++多项式曲线拟合函数
其中包含部分原始数据,直接运行即可。
matlab闭合曲线拟合参考
matlab闭合<em>曲线拟合</em>参考,网上都下载不到的收费的,有用的!
Java编写的用最小二乘拟合曲线(带图形)
java,数值计算,<em>曲线拟合</em>,最小二乘,带画图,程序中数据都是固定的如果想应用于其他数据可自行更改,很easy。
曲线拟合c++代码
<em>曲线拟合</em>c++代码,对<em>曲线拟合</em>的原理,编程实现
曲线拟合/平滑算法实现及优化[基于C语言]
用CVI编写个小东西时,发现曲线的拟合已经到了1秒多才能完成一次曲线的拟合。 代码如下: static void curveFitt (double *pdst,const double *psrc,int len) { const double wind_w=0.4; double mypower = pow(10,wind_w/2); memcpy(pdst,psrc,len*si...
数值分析Matlab作二次三次四次曲线拟合
一种商品的需求量与价格有一定关系。现对一定时期内的商品价格(x)与需求量(y)进行观察,取得一下样本数据,分别作出上述数据点的二次、三次、四次多项式拟合曲线f(x),绘出图形
三维曲线拟合函数的MATLAB程序
曲线 拟合 三维<em>曲线拟合</em> MATLAB 程序曲线 拟合 三维<em>曲线拟合</em> MATLAB 程序曲线 拟合 三维<em>曲线拟合</em> MATLAB 程序曲线 拟合 三维<em>曲线拟合</em> MATLAB 程序曲线 拟合 三维<em>曲线拟合</em> MATLAB 程序
EBlearn中画sigmoid函数的多项式拟合方法
上机器视觉和模式识别讨论课,我讲EBM(energy-based models),接触到EBLearn,Eblearn是一个开源的深度学习软件包,用C++语言写的。在源代码eblearn_1.2_r2631\core\libidx\src\numerics.cpp文件中发现了用三阶多项式插值拟合的方法,觉得这种计算方法很有工程性味道,且针对特定问题很有用。 代码如下: // standard
fcn后,利用crf修饰分割所得的图像边缘
参考博文链接:http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52434826 其实crf主要就是,根据原图image(5割通道的信息,包括RGB和坐标位置 x y)和 图像跑过fcn模型后所得到softmax(具有概率分布的),这两个数据进行再一次的像素点分类。 比如image的尺寸是 mxn,且这里是一个图像二分割问题(就比如最简单的目标和背
g2o:一种图优化的C++框架
声明:转载自 Taylor Guo ,仅供个人学习 g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaox
曲线最小二乘法多项式拟合(C++,Qt实现界面)
一个C++实现的最小二乘法原理的<em>曲线拟合</em>程序,由Qt实现界面。需要Qt creator, 主要拟合封装在fitting.h中的fitting类。
最小二乘法曲线拟合(源码)
网上搜集的最小二乘法<em>曲线拟合</em>演示程序,和对任意若干点进行<em>曲线拟合</em>,可选择拟合多项式次数 网上搜集的最小二乘法<em>曲线拟合</em>演示程序,和对任意若干点进行<em>曲线拟合</em>,可选择拟合多项式次数
最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现-----实验结果资源和总结
代码在这:代码在这: 报告在这:https://download.csdn.net/download/qinglingls/10718870 我说我一定要写一个清晰的教学博客,让大家都看得懂,然鹅……我累了…… 但是我写的过程中一直在记录, 希望这些记录稍有帮助。 我觉得是比较乱的,你不如看代码来的快。 思路在这:https://download.csdn.net/download/qinglin...
Maple数据分析 级数与拟合
restart;theta:=arctan(S/L)+arccos((L^2+S^2+B^2-A^2)/(2*sqrt(L^2+S^2)*B))-arctan(A/L);                          /  2    2    2    2\                          /S\         |-A  + B  + L  + S |
Matlab曲线拟合(CurveFiting)工具简单使用
Matlib中的Curve Fiting工具箱使用做数据拟合的工具。第一个问题是,<em>如何</em>使用的工具箱?具体方法如下: 首先,在matlab的应用程序中打开Curve Fitting工具即可,如下图: Fiting工具简单使用" /> 开启后的界面如图所示: Fiting工具简单使用" /> 之后,在 X data、Y data、Z data 区域选择相应的数据,在另一侧选择拟合方式,即可完
数据曲线拟合,数据趋势判断
最近在弄一些数据趋势判断该方面的东西,下面代码是网友使用最小二乘法做的数据拟合算法的java实现 public class PolyFitForcast { public PolyFitForcast() { } /** * * 函数功能:最小二乘法<em>曲线拟合</em> * * * 方程:Y = a(0) + a(1) * (X - X1)+ a(2) * (X - X1)
数字信号处理:曲线拟合算法-----最小二乘法
在回归分析中,一般任意的数据都可以用一条曲线来表示,这个曲线可以用某一个高次方的代数多项式 y= a + b*x + c*(x)2 + ...来描述,其中 a , b , ...是常数。但是这样通过每个点的曲线是没意义的,也不能表示y和x的真实的相关关系。趋势变化才是两者相关关系的合理解释。在已知y=f(x)的形式时,运用最小二乘法可以计算出它的参数。 现在我们通过求直线回归方程来了解最小二乘...
图像边缘检测与边缘增强处理——(Roberts、prewitt、sobel)
坚持写下去,虽然简单,但希望可以帮助到别人,有不足之处还望指教目的:对图像采用3种<em>边缘</em>检测算子进行处理,比较处理后的结果,并用<em>边缘</em>增强算法对图像增强。一、基本原理1.1图像<em>边缘</em>   图像<em>边缘</em>是图像最基本的特征之一,往往携带着一幅图像的大部分信息。而<em>边缘</em>存在于图像的不规则结构和不平稳现象中,也即存在于信号的突变点处,这些点给出了图像轮廓的位置,这些轮廓常常是我们在图像<em>边缘</em>检测时所需要的非常重要的一些...
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