• import csvimport osimport sysimport numpy as npimport copyimport shutilimport pandas as pdfrom collections import Counterfrom shutil import copyfileimport cv2path = path = os.getcwd()path_1 = path + '...

import csv
import os
import sys
import numpy as np
import copy
import shutil
import pandas as pd
from collections import Counter
from shutil import copyfile
import cv2
path = path = os.getcwd()
path_1 = path + '/' + 'data_error_0813'
list_name = os.listdir(path_1)
for n in list_name:
if n[-3:] == 'csv':
csvpath = path_1 + '/' + n
imgpath = path_1 + '/' + n[:-3] + 'JPG'
print(imgpath)
if not os.path.exists(imgpath):
print("nothing")
filehand = open(csvpath,'r')
mark = []
image = []
count = 1
for m in csvlist[1:]:
m_split = m.split(',')
xy = [m_split[2], m_split[3]]
mark.append(xy)
print("type:",type(image))
first_point = (int(m_split[2])-50,int(m_split[3])-50)
last_point = (int(m_split[2])+50,int(m_split[3])+50)
cv2.rectangle(image, first_point, last_point, (0,255,0),2)
cv2.imwrite(imgpath,image)
print("标记次数",count)
count = count + 1
else:
continue
print(mark)

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• 根据坐标点用最小二乘法进行曲线拟合 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.array([[1,0,0],[1,0,0],[1,1,1],[1,2,4],[1,3,9],[1,4,16],[1,5,25]]) B = np.array([0,5,2,1,1,2,3]) ATA = np....
根据坐标点用最小二乘法进行曲线拟合
已知观测数据表如下，试用最小二乘法求一个二次多项式 y = c1+c2x+ c3x^2
x0012345y0521123
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.array([[1,0,0],[1,0,0],[1,1,1],[1,2,4],[1,3,9],[1,4,16],[1,5,25]])
B = np.array([0,5,2,1,1,2,3])
ATA = np.matmul(A.T,A)#求A的转置与A相乘
ATB = np.matmul(A.T,B)#求A的转置与B相乘
np.set_printoptions(formatter={'float':'{:0.6f}'.format})#格式化输出数组
print(np.matmul(np.linalg.inv(ATA),ATB))#求解
x = np.matmul(np.linalg.inv(ATA),ATB)
xlist = np.arange(0,5,0.01)
ylist = []
for i in xlist:
ylist.append(x[0]+i*x[1]+x[2]*(i**2))#用拟合曲线求纵坐标

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.scatter([0,0,1,2,3,4,5],[0,5,2,1,1,2,3],c='g',label='scatter')#画出原来观测点的位置

plt.plot(xlist,ylist,label='plot')#画出拟合曲线
plt.legend()
plt.show()


最小二乘法原理以及推导过程后续补充 感谢观看！
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• 用这样的简单代码行pl.plot([x1, x2], [y1, y2], 'k-', lw=1)可以在两之间绘制一条线，但是为此我需要计算(x2，y2)坐标。我的(x1，y1)坐标是固定的，并且角度已知。计算(x2，y2)在某些时候会引起问题，所以我只想...

我基本上想从给定角度的坐标(x，y)绘制一条线(计算切线值)。
用这样的简单代码行pl.plot([x1, x2], [y1, y2], 'k-', lw=1)可以在两点之间绘制一条线，但是为此我需要计算(x2，y2)坐标。我的(x1，y1)坐标是固定的，并且角度已知。计算(x2，y2)在某些时候会引起问题，所以我只想绘制从(x1，y1)角度(最好是长度)的直线。
我想到的最简单的解决方案是使用点坡函数y - y1 = m(x - X1)。解释这些并进行一些搜索，我使用了这段代码:
x1 = 10
y1 = -50
angle = 30
x = np.array(range(-10,10))
y = sl*(x-x1) + y1
pl.plot(x,y)
pl.show
sl是坡度，x1和y1是坐标。我需要自我解释，因为这是一个很糟糕的问题。
所以，现在，关于我该如何解决的任何想法？
python大神给出的解决方案
我不确定自己从解释中究竟想要什么，但是我认为这将完成您所要求的工作。
如果知道要使用的线的角度和长度，则应使用三角函数获取新点。
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_point(point, angle, length):
'''
point - Tuple (x, y)
angle - Angle you want your end point at in degrees.
length - Length of the line you want to plot.
Will plot the line on a 10 x 10 plot.
'''
# unpack the first point
x, y = point
# find the end point
# plot the points
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
ax.set_ylim([0, 10]) # set the bounds to be 10, 10
ax.set_xlim([0, 10])
ax.plot([x, endx], [y, endy])
fig.show()

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• 如下所示： import matplotlib.pyplot as ... y, 'r-o') # plt.plot(x, y) plt.show() 以上这篇python绘制已知坐标的直线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持聚米学院。

如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = [11422,11360,11312,11274,11233,11196,11160,11129,11098,11038,
10984,10944,10903,10863,10828,10789,10752,10715,10675,10639,
10654,10619,10587,10550,10510,10466,10425,10389,10350,10311,
10272,10237,10196,10161]
y = [123,120,115,110,105,100,95,90,85,80,
75,70,65,60,55,50,45,40,35,30,
25,20,15,10,5,0,-5,-10,-15,-20,
-25,-30,-35,-39.6]
plt.plot(x, y, 'r-o')
# plt.plot(x, y)
plt.show()
以上这篇python绘制已知点的坐标的直线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持聚米学院。

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• ## Python 用 OpenCV 画线 (3)

万次阅读 多人点赞 2018-11-12 22:11:27
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