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python椭圆拟合函数 标准椭圆拟合方法python

IT技术函数

python turtle如何画椭圆1、先搞清楚画笔的基本用法 。
2、再搞清楚椭圆的函数 。
3、根据别人的代码，自己多调试几次就画出有意思的图形了 。
代码如下：
import turtle
pen=turtle.Turtle() #定义画笔实例
a=1
for i in range(120):
if 0=i30 or 60=i90:
a=a+0.2
pen.lt(3) #向左转3度
pen.fd(a) #向前走a的步长
else:
a=a-0.2
pen.lt(3)
pen.fd(a)
print(pen)
turtle.mainloop()
Python 中的函数拟合很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据 ， 以此来预测未来数据的变化趋势 。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合 。
【python椭圆拟合函数 标准椭圆拟合方法python】 通过多项式拟合 ， 我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可 。
运行结果：
对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可 。
运行结果：
python拟合圆如何设置拟合精度OpenCV曲线拟合与圆拟合
使用OpenCV做图像处理与分析的时候 ， 经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景 ， 很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的，而且还会告诉你拟合的圆的半径是多少，简直是超级方便，另外一个常用到的场景就是曲线拟合，常见的是基于多项式拟合，可以根据设定的多项式幂次生成多项式方程 ， 然后根据方程进行一系列的点生成，形成完整的曲线，这个车道线检测，轮廓曲线拟合等场景下特别有用 。下面就通过两个简单的例子来分别学习一下曲线拟合与圆拟合的应用 。
一：曲线拟合与应用
基于Numpy包的polyfit函数实现，其支持的三个参数分别是x点集合、y点集合，以及多项式的幂次 。得到多项式方程以后，就可以完整拟合曲线 ， 图中有如下四个点：
?
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进行曲线拟合时候需要注意的是，多项式的幂次最大是数据点数目N - 1幂次多项式 ， 比如有4个点，最多生成3阶多项式拟合 。上述演示的完整代码实现如下：
def circle_fitness_demo():
image = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)
x = np.array([30, 50, 100, 120])
y = np.array([100, 150, 240, 200])
for i in range(len(x)):
cv.circle(image, (x[i], y[i]), 3, (255, 0, 0), -1, 8, 0)
cv.imwrite("D:/curve.png", image)
poly = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 3))
print(poly)
for t in range(30, 250, 1):
y_ = np.int(poly(t))
cv.circle(image, (t, y_), 1, (0, 0, 255), 1, 8, 0)
cv.imshow("fit curve", image)
cv.imwrite("D:/fitcurve.png", image)
二：圆拟合与应用
圆的拟合是基于轮廓发现的结果，对发现的近似圆的轮廓，通过圆拟合可以得到比较好的显示效果，轮廓发现与拟合的API分别为findContours与fitEllipse ， 
有图像如下：
?
使用轮廓发现与圆拟合处理结果如下：
?
红色表示拟合的圆 ， 蓝色是圆的中心位置
上述完整的演示代码如下：
def circle_fitness_demo():
src = https://www.04ip.com/post/cv.imread("D:/javaopencv/c2.png")
cv.imshow("input", src)

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