专栏简介
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一、拟合直线

1.字段

列举部分，更多请查看官方文档。

DIST_L1	这是L1距离度量。它计算两点之间的绝对差值之和
DIST_L12	这是加权L1距离度量。它结合了L1和L2距离的特性
DIST_L2	这是欧几里得距离，也就是L2距离度量。它计算两点之间的平方差之和的平方根

2.方法说明

1.拟合给定点集的直线

fitLine(Mat points, Mat line, int distType, double param, double reps, double aeps)
参数：
points	输入的2D或3D点向量
line	输出参数，表示拟合得到的直线的参数。在2D拟合的情况下，它应该是一个4个元素的向量（如Vec4f） - （vx，vy，x0，y0），其中（vx，vy）是与直线共线的归一化向量，（x0，y0）是直线上的点。在3D拟合的情况下，它应该是一个6个元素的向量（如Vec6f） - （vx，vy，vz，x0，y0，z0），其中（vx，vy，vz）是与直线共线的归一化向量，（x0，y0，z0）是直线上的点
distType	距离度量方式，用于M估计。参见DIST_*
param	可选参数，对于某些距离类型，它表示数值参数C。如果为0，则选择最优值
reps	足够精度下的半径（坐标原点到直线的距离）
aeps	对于角度的足够精度。对于reps和aeps，0.01是一个不错的默认值

根据自身需求选择合适的距离计算类型，此处仅给出使用示例

       //创建矩阵Mat mat = new Mat(300,300, CvType.CV_8UC3);mat.setTo(new Scalar(255,255,255));//创建点集MatOfPoint points = new MatOfPoint();points.fromArray(new Point(30,30),new Point(55,30),new Point(110,88),new Point(150,200),new Point(100,250));Mat line = new Mat();//拟合直线Imgproc.fitLine(points,line,Imgproc.DIST_L1,0,0.01,0.01);//获取拟合结果double vx = line.get(0, 0)[0];double vy = line.get(1, 0)[0];double x = line.get(2, 0)[0];double y = line.get(3, 0)[0];System.out.println("line.dump() = \n" + line.dump());//绘制点集for (Point point : points.toArray()) {Imgproc.circle(mat,point,2,new Scalar(0,0,255),-1,Imgproc.LINE_AA);}//根据拟合结果绘制直线Point p1 = new Point(x,y);Point p2 = new Point(x+200*vx,y+200*vy);Imgproc.line(mat,p1,p2,new Scalar(255,0,0),2);HighGui.imshow("mat",mat);HighGui.waitKey();

结果：

二、拟合椭圆

1.最佳拟合

该函数的作用是在给定的2D点集上找到一个最佳拟合的旋转椭圆，并返回表示该椭圆的 RotatedRect 对象

fitEllipse(MatOfPoint2f points)
参数：
points	一个包含2D点的 MatOfPoint2f 对象

public static void main(String[] args) {// 创建一个二维点集MatOfPoint2f points = new MatOfPoint2f(new Point(100, 50),new Point(150, 100),new Point(200, 50),new Point(150, 0),new Point(100, 50));// 调用fitEllipse方法拟合椭圆RotatedRect rotatedRect = Imgproc.fitEllipse(points);// 打印拟合的椭圆信息System.out.println("Center: " + rotatedRect.center);System.out.println("Size: " + rotatedRect.size);System.out.println("Angle: " + rotatedRect.angle);}

请自行绘制查看结果

fitEllipseDirect​(Mat points)
参数：
points	一个包含2D点的 MatOfPoint2f 对象

这里使用了由 Fitzgibbon1999 提出的直接最小二乘法（Direct）算法

public static void main(String[] args) {// 假设有一组点集合，这里只是举例，实际应用中需要替换为真实数据Point[] pointsArray = {new Point(100, 50),new Point(150, 100),new Point(200, 50),new Point(150, 0),new Point(100, 50)};MatOfPoint points = new MatOfPoint(pointsArray);// 调用 fitEllipseAMS 方法拟合椭圆RotatedRect rotatedRect = Imgproc.fitEllipseDirect(points);// 输出椭圆的信息System.out.println("Center: " + rotatedRect.center);System.out.println("Size: " + rotatedRect.size);System.out.println("Angle: " + rotatedRect.angle);//绘制Mat mat = new Mat(300,300, CvType.CV_8UC3,new Scalar(255,255,255));List pts = new ArrayList<>();pts.add(points);Imgproc.polylines(mat,pts,true,new Scalar(255,0,0));Imgproc.ellipse(mat,rotatedRect,new Scalar(0,255,0));//显示HighGui.imshow("mat",mat);HighGui.waitKey(0);HighGui.destroyAllWindows();}

2.最小面积拟合

fitEllipseAMS根据输入的点集拟合出一个最小面积的椭圆，采用 AMS (Algebraic Method) 算法. 该函数支持更多类型的points

fitEllipse(MatOfPoint2f points)
参数：
points	输入的点坐标集合

        // 假设有一组点集合，这里只是举例，实际应用中需要替换为真实数据Point[] pointsArray = {new Point(100, 50),new Point(150, 100),new Point(200, 50),new Point(150, 0),new Point(100, 50)};MatOfPoint points = new MatOfPoint(pointsArray);// 调用 fitEllipseAMS 方法拟合椭圆RotatedRect rotatedRect = Imgproc.fitEllipseAMS(points);// 输出椭圆的信息System.out.println("Center: " + rotatedRect.center);System.out.println("Size: " + rotatedRect.size);System.out.println("Angle: " + rotatedRect.angle);//绘制Mat mat = new Mat(300,300,CvType.CV_8UC3,new Scalar(255,255,255));List pts = new ArrayList<>();pts.add(points);Imgproc.polylines(mat,pts,true,new Scalar(255,0,0));Imgproc.ellipse(mat,rotatedRect,new Scalar(0,255,0));//显示HighGui.imshow("mat",mat);HighGui.waitKey(0);HighGui.destroyAllWindows();

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