直线拟合方式 最小二乘least squares 霍夫变换Hough transform M估计M-Estimators RANSAC随机抽样一致算法(random sample consensus)
最小二乘都知道一条直线可以表达成y=ax+b形式,其中a为斜率,b为截距。最小二乘就是对n个点进行拟合,使其距离拟合直线的总体误差尽量小。求解方法也很简单,就是最小化每个点到直线的垂直误差。1、建立方差误差2、求导得参数缺点:1、无法拟合垂直线,且由于误差采用的是垂直误差,导致越接近垂直线,拟合效果越差。2、对噪声的鲁棒性不好,受噪声影响较大。一种方式是在拟合直线过后,选择距离直线较近的点进行重新