还有一种情况，就是弧形和直线作为一种曲线，看起来，就像这样子，你看这个对于任意曲线的拟合，只是单纯的看作，抛物线，还是有问题，如果边缘链不断裂，且不取到杂边，其实直接计算红色箭头和边缘链路交点，只要紫色十字线重复性高，其实测物体轮廓度也不需要拟合，
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让让布吉 2022-11-25 16:23关注可以不用提取边缘。直接使用卡尺确定一些点，再用确定的点拟合直线和圆。图像质量本身不好，再去找边缘的话肯定不鲁邦
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- 2022-11-25 15:59回答 5 已采纳 可以不用提取边缘。直接使用卡尺确定一些点，再用确定的点拟合直线和圆。图像质量本身不好，再去找边缘的话肯定不鲁邦
- 2016-03-23 08:02回答 1 已采纳 http://emuch.net/html/201205/8173323.html
- 2022-05-29 17:00回答 4 已采纳 img = cv2.imread("../images/test01.png") # 添加的前景图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2
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- 2022-09-23 19:23回答 1 已采纳 可以查看手册：opencv any 中的内容
- 2022-06-01 14:01回答 3 已采纳 原始数据—>滑动窗口L=10截取原始数据得到N个子序列—>线性拟合—>标准化斜率—>子序列符号化处理—>Apriori算法我觉得这个说的挺清楚的啊，关联算法本身解决的是各
- 2014-09-17 16:45对不具有拓扑结构的散乱点云数据，首先采用基于KD-tree的改进算法进行邻域点集的提取。然后用最小二乘法对提取出的邻域点集进行平面拟合，把邻域点集里的点投影到拟合平面上使其投影点具有拓扑结构，并得到投影点...
- 2022-05-19 11:01回答 3 已采纳 function c_o = Sample_function(td,t_max,a1,a2,a3,b1,b2,b3) t =(0: 100 :5000); c =(0 : 2275.3
- 2022-05-25 22:30回答 1 已采纳 随机噪声你就直接理解为让你加随机数，就是你的 (x, y)一开始是在线上的，然后加了噪声之后，就会不在线上，但也可能不会离得太远，降低过拟合的风险；最小二乘拟合问题就是直接套公式算系数；拟合误差就是（
- 2021-07-13 15:18回答 1 已采纳 np.poly1d方法生成的多项式本身带有求导的方法deriv n = np.poly1d([2,3,5,7]) print(n.deriv()) print(n.deriv()(1))
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- 2021-09-18 16:45回答 1 已采纳 同学，类似这样就行 clc;clear x = linspace(pi,3/2*pi,21); y = 1./(1+4*x.^2) + 1i*(2*x./(1+4*x.^2)+6./x);%这是我自己
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