OpenCV高斯曲線擬合

Question

我正在尋找使用OpenCV擬合高斯曲線的方法。 我可以使用1D或2D Mat ，並且我想計算矩陣上最佳高斯擬合的高斯參數。 但是，我希望能夠修正某些參數（例如，高斯均值或方差）。 我要擬合的一維模型如下：

y = a + (b - a) * exp( -( x - c )/( 2 * d^2 ) )

在2D Mat的情況下，模型與多元高斯函數相同。

OpenCV是否有一些適合我需要的實現？ 如果是，您能否提供示例或一些有用的鏈接？ 先感謝您。

Answer 1

擬合高斯曲線僅意味着計算其參數，在一維情況下為標量均值和方差。 Mean = sum(Xi)/n ， variance = sum(Xi-mean)^2/(n-1) ，其中^2表示平方。 對於2D情況，這變得更加有趣。 均值仍以相同的方式計算，但它成為2D向量。 您可以像這樣計算協方差矩陣，而不是方差。 它是2x2矩陣。

Answer 2

在OpenCV中沒有做任何事情。 但是，如果導出等式（Hessian矩陣等），則可以使用cv::Mat矩陣類型輕松實現一些Levenberg-Marquardt估計過程。