C++ opencv拟合直线
// 拟合直线cv::Vec4f line;cv::fitLine(points, line, cv::DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);result.line = line;result.valid = true;
void cv::fitLine(InputArray points, // 输入：待拟合的点集OutputArray line, // 输出：拟合出的直线参数int distType, // 距离度量方法（如何计算点到直线的距离）double param, // 距离度量的附加参数（多数情况用0）double reps, // 坐标精度（迭代收敛阈值）double aeps // 方向向量精度（迭代收敛阈值）
);
核心功能：根据输入的点集 points，计算出一条 “最优直线”，使得所有点到该直线的 “距离和” 最小，并将直线参数存入 line 中。
- points（输入点集）
类型：vectorcv::Point 或 vectorcv::Point2f（离散点的集合，如从图像中提取的边缘点、轮廓点）。
作用：函数基于这些点的分布拟合直线，点集数量需 ≥2（至少 2 个点才能确定一条直线）。 - line（输出直线参数）
类型：cv::Vec4f（包含 4 个浮点数的向量，格式为 (vx, vy, x0, y0)）。
具体含义：
vx, vy：直线的方向向量（单位向量，长度为 1），反映直线的走向（例如 vx=1, vy=0 表示水平向右）；
x0, y0：直线上的一个点的坐标（即直线经过 (x0, y0) 这个点）。
后续使用：有了 (vx, vy, x0, y0)，就可以唯一确定一条直线（比如你之前用这 4 个值计算直线端点并绘制直线）。 - cv::DIST_L2（距离度量方法）
这是拟合直线的核心参数，决定了 “如何计算点到直线的距离” 以及 “如何最小化总距离”。cv::DIST_L2 表示使用欧氏距离（最常用的距离度量）：
点 (x,y) 到直线的欧氏距离公式：
d=
v
x
2
+v
y
2
∣(y
0
−y)⋅v
x
−(x
0
−x)⋅v
y
∣
（因 vx, vy 是单位向量，分母为 1，简化为分子的绝对值）。
函数会最小化所有点到直线的欧氏距离的平方和（即最小二乘法拟合），适用于点集无明显离群点的场景。
其他常用距离度量（可选）：
cv::DIST_L1：曼哈顿距离（对离群点更鲁棒，拟合结果受极端值影响小）；
cv::DIST_HUBER：Huber 距离（结合 L1 和 L2 的优点，平衡鲁棒性和精度）。
4. 0（距离度量的附加参数 param）
作用：仅对部分距离度量（如 DIST_L1、DIST_HUBER）有效，用于调整距离计算的权重。
对于 cv::DIST_L2（欧氏距离），此参数无效，固定填 0 即可。
5. 0.01, 0.01（迭代精度 reps 和 aeps）
cv::fitLine 是通过迭代计算找到最优直线的，这两个参数控制迭代的 “收敛条件”：
reps：坐标精度（单位：像素）。当迭代过程中直线上点 (x0, y0) 的变化量小于 0.01 像素时，认为坐标收敛；
aeps：方向向量精度。当方向向量 (vx, vy) 的变化量小于 0.01 时，认为方向收敛。
意义：数值越小，拟合精度越高，但迭代次数越多（计算时间越长）；实际使用中 0.01 是兼顾精度和效率的常用值。