曲线拟合 OpenCV中实现曲线与圆拟合

使用OpenCV进行图像处理和分析时，往往会有需要曲线拟合和圆拟合的场景，但很多OpenCV开发者却无所适从。其实OpenCV有现成的函数实现圆拟合和直线拟合，会告诉你拟合圆的半径，简直超级方便。另一个常用的场景是曲线拟合，通常是基于多项式拟合。可以根据设定的多项式幂生成多项式方程，然后根据方程生成一系列点，形成完整的曲线，在车道线检测、等高线曲线拟合等场景中特别有用。这里有两个简单的例子来学习曲线拟合和圆拟合的应用。

1.曲线拟合及应用

基于Numpy包的polyfit函数的实现支持三个参数:x点集、y点集和多项式幂。多项式方程得到后，曲线就可以完全拟合了。图表中有以下四点:

调用polyfit生成的二阶多项式如下:

拟合结果如下:

使用三阶多项式拟合，调用polyfit生成的多项式方程如下:

生成的拟合曲线如下:

使用polyfit进行曲线拟合时，需要注意的是，多项式的最大幂是N-1次多项式的数据点个数，比如有4个点，就可以达到三阶多项式拟合的最大生成。上述演示的完整代码实现如下:

def circle_fitness_demo:# 创建图像， 绘制初始点image = np.zeros, dtype=np.uint8)x = np.arrayy = np.arrayfor i in range):cv.circle, 3, , -1, 8, 0)cv.imwrite:src = cv.imreadcv.imshowsrc = cv.GaussianBlur, 0)gray = cv.cvtColorret, binary = cv.thresholdcv.imshow# 轮廓发现image, contours, hierachy = cv.findContoursfor i in range):# 拟合圆或者椭圆，绘制rrt = cv.fitEllipsecv.ellipse, 2, cv.LINE_AA)x, y = rrtcv.circle, np.int), 4, , -1, 8, 0)cv.imshowcv.imwrite

世界上发生的事情很难，对于它来说，难的人很容易；不做，容易的就难！