Python skimage.measure.CircleModel用法及代碼示例

用法: class skimage.measure.CircleModel

基礎：skimage.measure.fit.BaseModel

二維圓的總最小二乘估計量。

圓的函數模型為：

r**2 = (x - xc)**2 + (y - yc)**2

此估計器最小化從所有點到圓的平方距離：

min{ sum((r - sqrt((x_i - xc)**2 + (y_i - yc)**2))**2) }

求解參數最少需要 3 個點。

注意：

使用 [1] 中給出的球形估計的 2D 版本進行估計。

參考：

1: Jekel, Charles F. Obtaining non-linear orthotropic material models for pvc-coated polyester via inverse bubble inflation. Thesis (MEng), Stellenbosch University, 2016. Appendix A, pp. 83-87. https://hdl.handle.net/10019.1/98627

例子：

>>> t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 25)
>>> xy = CircleModel().predict_xy(t, params=(2, 3, 4))
>>> model = CircleModel()
>>> model.estimate(xy)
True
>>> tuple(np.round(model.params, 5))
(2.0, 3.0, 4.0)
>>> res = model.residuals(xy)
>>> np.abs(np.round(res, 9))
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
       0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

屬性：

params：元組: 圓形模型參數按以下順序 xc、yc、r。

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注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.measure.CircleModel。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。