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OpenCV 有一个很好的内置椭圆拟合算法，称为fitEllipse(const Mat& points)

但是，它有一些主要缺点，限制了它的实用性。例如，它已经需要选择点，所以我已经必须自己进行特征提取。HoughCircles检测给定图像上的圆圈，可惜没有HoughEllipses.

另一个主要缺点是我的问题的中心，它没有提供任何关于拟合准确度的指标。它返回一个最适合给定点的椭圆，即使形状看起来甚至不像椭圆。有没有办法从算法中得到估计的误差？我想用它作为一个阈值来过滤掉甚至不接近被认为是椭圆的形状。

我问这个，因为在我尝试重新发明轮子并编写自己的fitEllipse函数之前，也许有一个简单的解决方案。

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如果你不介意弄脏你的手，你实际上可以修改fitEllipse(). 该fitEllipse()函数使用最小二乘法来确定可能的椭圆，最小二乘法解决方案是有形的距离度量，这正是您想要的。

如果这是您愿意做的事情，那将是一个非常简单的代码更改。只需添加一个浮点数，其值在函数调用后传回，其中浮点数存储当前最佳最小二乘值。

于 2012-11-24T12:23:36.143 回答
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fitEllipse给你椭圆 a cv::RotatedRect，所以你知道椭圆的旋转角度，它的中心和它的两个轴。

您可以计算点与椭圆之间距离的平方和，该总和是您正在寻找的指标。

点和椭圆之间的距离在此处描述http://www.geometrictools.com/Documentation/DistancePointEllipseEllipsoid.pdf代码在此处http://www.geometrictools.com/GTEngine/Include/Mathematics/GteDistPointHyperellipsoid.h

您需要从 OpenCVcv::RotatedRect转到Ellipse2Geometric Tools Engine，然后您可以计算距离。

于 2015-10-19T15:54:59.637 回答
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你为什么不做一个 findContours() 来减少所需的内存空间？那里有你选择的点结构。如果您想进一步简化，可以在其上运行 ConvexHull() 或 ApproxPoly()。将椭圆拟合到这些点，然后我想您可以检查两个结构之间的相似性以获得某种估计。两个垫子之间的差分算子将是（非常）粗略的估计？

于 2013-06-05T00:38:45.540 回答
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根据应用程序的不同，您可能可以使用 CAMShift（或均值偏移），它将椭圆拟合到具有相似颜色的区域。

于 2013-06-05T01:27:40.210 回答