文章轉載於：http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9014067?reload
以下代碼是從文件中讀取數據數據格式是，整形數據有空格分隔，然後用OpenCV曲線擬合顯示：
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#pragma comment(lib, "cv.lib")
#pragma comment(lib, "cxcore.lib")
#pragma comment(lib, "highgui.lib")
void put_data_into_array(CvPoint dataarray[], CvPoint data, int n)
{
for(int i = 0; i < n - 1; i++)
dataarray[i] = dataarray[i+1];
dataarray[n - 1] = data;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage* img = cvCreateImage( cvSize( 500, 500 ), 8, 3 );
cvNamedWindow( "fitline", 1 );
CvPoint pt1, pt2; // 直線的兩個端點
CvPoint* points = (CvPoint*)malloc( 6 * sizeof(points[0])); // 存放隨機產生的點點，數目爲count
CvMat pointMat = cvMat(1, 6, CV_32SC2, points); // 點集, 存儲count個隨機點points
float line[4]; // 輸出的直線參數。2D 擬合情況下，它是包含 4 個浮點數的數組 (vx, vy, x0, y0)
//其中 (vx, vy) 是線的單位向量而 (x0, y0) 是線上的某個點
float t;
FILE *fp = fopen("data.txt", "r");
int v = 0;
while( !feof(fp) )
{
v++;
int x, y;
fscanf(fp,"%d", &x);
fscanf(fp,"%d", &y);
put_data_into_array(points, cvPoint(x, y), 6);
printf("[%d, %d]\n", x, y);
if( v > 6 )
{
// find the optimal line 曲線擬合
cvFitLine(&pointMat, CV_DIST_L1, 1, 0.001, 0.001, line);
// 畫出線段的兩個端點(避免線太短，以線上一個隨機點向兩側延伸line[0]*t )
t = (float)(img->width + img->height) ;
pt1.x = cvRound(line[2] - line[0] * t);
pt1.y = cvRound(line[3] - line[1] * t);
pt2.x = cvRound(line[2] + line[0] * t);
pt2.y = cvRound(line[3] + line[1] * t);
cvZero( img );
cvLine(img, pt1, pt2, CV_RGB(0,255,0), 3, CV_AA, 0);
cvCircle(img, cvPoint(x, y), 2, CV_RGB(255, 0, 0), CV_FILLED, CV_AA, 0);
char key = cvWaitKey(200);
cvShowImage("fitline", img);
}
}
fclose(fp);
free( points );
cvWaitKey(-1);
cvDestroyWindow( "fitline" );
cvReleaseImage(&img);
return 0;
}
opencv中 2D 或 3D 點集的直線擬合
代碼參考：
http://hi.baidu.com/yuzaihuan/item/283d12f260513b43922af269#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <math.h>
#pragma comment(lib, "cv.lib")
#pragma comment(lib, "cxcore.lib")
#pragma comment(lib, "highgui.lib")
int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage* img = cvCreateImage( cvSize( 500, 500 ), 8, 3 );
CvRNG rng = cvRNG(-1); //cvRNG()跟一般的C語言srand()使用方法一樣，要先給它一個種子，
//但srand()用到的是unsigned int的32位種子範圍，而cvRNG()用的是64位長整數種子。
//初始化CvRNG資料結構，假如seed給0，它將會自動轉成-1 cvRNG(64位種子)
cvNamedWindow( "fitline", 1 );
for(;;)
{
char key;
int i;
int count = cvRandInt(&rng)%100 + 1; //產生1-100 之間的數
int outliers = count/5; // 奇異點的個數。0--20 之間的數
printf("count = %d", count);
float a = cvRandReal(&rng)*200; // 0~ 199 之間的浮點數 [cvRandReal 浮點型隨機數並更新 RNG ,範圍在 0..1 之間，不包括 。
float b = cvRandReal(&rng)*40; //返回0 ~ 39之間的數
float angle = cvRandReal(&rng)*CV_PI;
printf("count = %f", angle);
float cos_a = cos(angle), sin_a = sin(angle);
printf("cos_a = %f\n", cos_a);
CvPoint pt1, pt2; //直線的兩個端點
CvPoint* points = (CvPoint*)malloc( count * sizeof(points[0])); //存放隨機產生的點點，數目爲count
CvMat pointMat = cvMat( 1, count, CV_32SC2, points ); //點集, 存儲count個隨機點points
float line[4]; //輸出的直線參數。2D 擬合情況下，它是包含 4 個浮點數的數組 (vx, vy, x0, y0)
//其中 (vx, vy) 是線的單位向量而 (x0, y0) 是線上的某個點
float d, t;
b = MIN(a*0.3, b);
// generate some points that are close to the line
for( i = 0; i < count - outliers; i++ )
{
float x = (cvRandReal(&rng)*2-1)*a;
float y = (cvRandReal(&rng)*2-1)*b;
points[i].x = cvRound(x*cos_a - y*sin_a + img->width/2);
points[i].y = cvRound(x*sin_a + y*cos_a + img->height/2);
}
// generate "completely off" points
for( ; i < count; i++ )
{
points[i].x = cvRandInt(&rng) % img->width;
points[i].y = cvRandInt(&rng) % img->height;
}
// find the optimal line 曲線擬合
cvFitLine(&pointMat, CV_DIST_L1, 1, 0.001, 0.001, line);
cvZero( img );
//畫出產生的隨機分佈的點點
for( i = 0; i < count; i++ )
{
cvCircle( img, points[i], 2, i < count - outliers ? CV_RGB(255, 0, 0) :CV_RGB(255,255,0), CV_FILLED, CV_AA, 0 );
}
// ... and the long enough line to cross the whole image
d = sqrt((double)line[0]*line[0] + (double)line[1]*line[1]); //line[0 & 1]存儲的是單位向量，所以d=1
//printf("\n %f\n", d);
line[0] /= d;
line[1] /= d;
//畫出線段的兩個端點(避免線太短，以線上一個隨機點向兩側延伸line[0]*t )
t = (float)(img->width + img->height) ;
pt1.x = cvRound(line[2] - line[0] * t);
pt1.y = cvRound(line[3] - line[1] * t);
pt2.x = cvRound(line[2] + line[0] * t);
pt2.y = cvRound(line[3] + line[1] * t);
cvLine( img, pt1, pt2, CV_RGB(0,255,0), 3, CV_AA, 0 );
cvShowImage( "fitline", img );
key = (char) cvWaitKey(2000);
if( key == 27 || key == 'q' || key == 'Q' ) // 'ESC'
break;
free( points );
}
cvDestroyWindow( "fitline" );
return 0;
}
void cvFitLine( const CvArr* points, int dist_type, double param, double reps, double aeps, float* line );
points
2D 或 3D 點集，32-比特整數或浮點數座標
dist_type
擬合的距離類型 （見討論）.
param
對某些距離的數字參數，如果是 0， 則選擇某些最優值
reps, aeps
半徑 (座標原點到直線的距離) 和角度的精度，一般設爲0.01。
line
輸出的直線參數。2D 擬合情況下，它是包含 4 個浮點數的數組 (vx, vy, x0, y0)，其中 (vx, vy) 是線的單位向量而 (x0, y0) 是線上的某個點.
對 3D 擬合，它是包含 6 個浮點數的數組 (vx, vy, vz, x0, y0, z0)， 其中 (vx, vy, vz) 是線的單位向量，而 (x0, y0, z0) 是線上某點。
函數 cvFitLine 通過求 sumi:ρ(ri) 的最小值方法，用 2D 或 3D 點集擬合直線，其中 ri 是第 i 個點到直線的距離， ρ(r) 是下面的距離函數之一：
dist_type=CV_DIST_L2 (L2): ρ(r)=r2/2 (最簡單和最快的最小二乘法)
dist_type=CV_DIST_L1 (L1): ρ(r)=r
dist_type=CV_DIST_L12 (L1-L2): ρ(r)=2?[sqrt(1+r2/2) - 1]
dist_type=CV_DIST_FAIR (Fair): ρ(r)=C2?[r/C - log(1 + r/C)], C=1.3998
dist_type=CV_DIST_WELSCH (Welsch): ρ(r)=C2/2?[1 - exp(-(r/C)2)], C=2.9846
dist_type=CV_DIST_HUBER (Huber): ρ(r)= r2/2, if r < C; C?(r-C/2), otherwise; C=1.345
opencv中隨機數的生成
概念
1. 一般計算機的隨機數都是僞隨機數，以一個真隨機數（種子）作爲初始條件，然後用一定的算法迭代產生隨機數序列。
2. 隨機數的“種子”就是產生隨機數的第一次使用值，機制是通過一個比較複雜函數，將這個種子的值映射到隨機數空間的某一個點上，並且產生的隨機數均勻地（或者符合正態分佈等）散步在空間中，以後產生的隨機數都與前一個隨機數有關。
3. RNG : random number generation 隨機數生成
（版權聲明）：參考網絡
二、opencv中的函數
1. CvRNG cvRNG(int64 seed);
使用64位長整形種子，初始化隨機數生成器狀態。
cvGetTickCount();
返回64位長整形的時間數據，在opencv中是爲CvRNG設置的專用種子。
2. unsigned cvRandInt(CvRNG* rng);
返回均勻分佈的隨機32位無符號整型值，並更新RNG的狀態 ； 使用模操作可以獲得確定邊界的整形數值。
3. double cvRandReal(CvRNG* rng);
返回均勻分佈的隨即浮點數，範圍在0-1（不含1），並更新RNG的狀態。
4. void cvRandArr( CvRNG* rng, CvArr* arr, int dist_type, CvScalar param1, CvScalar param2 );
用隨機數填充數組，並更新RNG的狀態
arr 輸出數組
dist_type 分佈類型： CV_RAND_UNI - 均勻分佈 ； CV_RAND_NORMAL - 正態分佈 或者 高斯分佈
param1 分佈的第一個參數。如果是均勻分佈它是隨機數範圍的閉下邊界。如果是正態分佈它是隨機數的平均值。
param2 分佈的第二個參數。如果是均勻分佈它是隨機數範圍的開上邊界。如果是正態分佈它是隨機數的標準差。
http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8455608
