问使用OpenCV fitEllipse()进行圆拟合

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我认为使用cv::fitEllipse拟合圆的“有效性”取决于拟合所需的精度。

例如，您可以在测试集上运行算法，使用cv::fitEllipse拟合点并记录椭圆的两个轴的长度，然后查看两个轴的比率的分布或长轴和短轴之间的差异；您可以找出假设的圆与圆的差异，然后评估是否可以使用cv::fitEllipse。

您可以取cv::fitEllipse返回的cv::RotatedRect的宽度和高度的平均值，以获得圆直径的近似值(您写的是半径，但我认为这是一个微不足道的错误)。

你可以看看这篇可读性很强的文章UMBACH, Dale; JONES, Kerry N. A few methods for fitting circles to data. , 2003, 52.6: 1881-1885.，然后写出你自己的圆插值器。

如果您想要最小化几何误差(从点到圆的距离的平方和，如本文介绍中所述)，您可能需要一个可靠的非线性最小化算法的实现。

否则，您可以使用公式(II.8.8)到(II.8.15)(一个最小化与几何误差不同的closed-form solution )编写一个简单的圆内插器，并显示一些警告：

1. 从实现的角度来看，你必须注意通常关于舍入误差和截断误差的警告。
2. 封闭形式的解决方案在出现离群点的情况下不够健壮，在这种情况下，你可能需要实现一个健壮的插值器，比如RANSAC (随机选择三个点，用Weisstein, Eric W. "Circle." From --A Wolfram Web Resource (25)到(34)的公式用这三个点插一个圆，计算共识并迭代)。此警告也适用于几何误差最小化的圆。

有一个圆拟合函数：minEnclosingCircle