C++简单几何图形的识别和编辑系统设计+PPT演示 第4页
2.2 最小二乘法拟合直线和圆
最小二乘法首先由Karl Gauss为进行行星轨道预测的研究而提出的。现在最小二乘法已经变成从实验数据来进行参数估计的主要手段。由最小二乘法获得的估计在一定条件下有最佳的统计特性：一致、无偏、有效。它提供给我们一个数学程式，通过它能获得一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合助模型。
运用最小二乘法进行圆的拟合公式如下：
其中， 为样点， 为所求圆心， 为半径， 为平均径向误差， 为最大径向误差。
运用最小二乘法进行直线拟合的公式如下：
（待填充）
2.3 多义域分裂和单义域的识别
对2.1中得到的多义域，运用最小二乘法进行拟合，对于拟合不成功的多义域运用首尾相连最大距离法进行分裂，得到单义域，并记录下各单义域的拟合结果，供全局考虑，识别直线和圆用。
算法描述如下：
1． 从2.1得到的多义域列表里取第一个多义域；
2． 对选中的多义域运用最小二乘法进行圆的拟合；如果得到的平均径向误差和最大径向误差小于指定阈值，则认为拟合成功，该多义域为一圆弧的单义域；记录拟合的结果，作为总体识别的种子圆，转向5执行，否则执行3。
3． 对选中的多义域运用最小二乘法进行直线拟合；如果得到的平均距离误差和最大距离误差小于指定阈值，则认为拟合成功，该多义域为一线段的单义域；记录拟合结果，作为总体识别的种子直线，转向5执行，否则执行4。
4． 该多义域为多个线段或圆弧的组合。将该多义域的头尾节点连接，计算该多义域中各点与头尾节点连线的距离，取距离最大的点，对该多义域进行分裂，得到两个新的多义域，取代原先的多义域；转向2执行。
5． 取多义域列表中的下一个，转向2执行。
由此，所有的多义域都分裂为单义域，并对各单义域进行了拟合。
2.4 总体整合，识别直线和圆
对2.3得到的单义域列表进行总体的整合，得到直线和圆。
1． 选取单义域列表中的第一个单义域，将其拟合的图形（直线或圆）作为种子图形；
2． 将列表中其他单义域的识别结果与种子图形进行比较，如果误差小于指定阈值，则属于同一直线或同一圆，将其与选定单一域进行合并，从列表中删除该单义域；
3． 计算选定单义域的几何数据，得到图形；
4． 选取列表中的下一个单义域，转动2执行。
3. 主要技术
3.1 Borland C++ Builder
本论文的编程环境之所以选用c++ builder 是因为他有以下的优点：
⑴．输出入接口设计简单
⑵．提供一流的开发环境
⑶．提供最标准的C／C＋＋鲁开发工具
⑷．提供丰富的组件与最强劲的调试工具VCL类库中封装了Windows的图形设备接口(GDI)，使得用户很方便地在应用程序添加图像或处理图像。
图像类主要有Tbitmap、TBrush、TCanves、TFont、TgraphakControl、Tgraphic、Ticon、TJPEGImage、TPen和Tpictur以Tmatifile类。
3.2 虚类及虚方法的使用
虚类和虚方法的使用在本论文中主要是Cshapes基类及虚方法的实现。
上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 下一页
C++简单几何图形的识别和编辑系统设计+PPT演示 第4页下载如图片无法显示或论文不完整，请联系qq752018766
