一、FitLine()函数原型
CV_EXPORTS_W void fitLine( InputArray points, // 待输入点集（一般为二维数组或vector点集）OutputArray line,// 输出点集（一个是方向向量，另一个是拟合直线上的点）（Vec4f（2d)或Vec6f(3d)的vector）int distType, // 距离类型double param, // 距离参数double reps, // 径向的精度参数double aeps );// 角度精度参数
第一个参数是用于拟合直线的输入点集，可以是二维点的cv::Mat数组，也可以是二维点的STL vector。
第二个参数是输出的直线，对于二维直线而言类型为cv::Vec4f，对于三维直线类型则是cv::Vec6f，输出参数的前半部分给出的是直线的方向，而后半部分给出的是直线上的一点（即通常所说的点斜式直线）。
第三个参数是距离类型，拟合直线时，要使输入点到拟合直线的距离和最小化（即下面公式中的cost最小化），可供选的距离类型如下表所示，ri表示的是输入的点到直线的距离。
CV_DIST_USER =-1, /* User defined distance */CV_DIST_L1 =1, /* distance = |x1-x2| + |y1-y2| */CV_DIST_L2 =2, /* the simple euclidean distance */CV_DIST_C =3, /* distance = max(|x1-x2|,|y1-y2|) */CV_DIST_L12 =4, /* L1-L2 metric: distance = 2(sqrt(1+x*x/2) - 1)) */CV_DIST_FAIR =5, /* distance = c^2(|x|/c-log(1+|x|/c)), c = 1.3998 */CV_DIST_WELSCH =6, /* distance = c^2/2(1-exp(-(x/c)^2)), c = 2.9846 */CV_DIST_HUBER =7 /* distance = |x|<c ? x^2/2 : c(|x|-c/2), c=1.345 */
第四个参数是距离参数，跟所选的距离类型有关，值可以设置为0，cv::fitLine()函数本身会自动选择最优化的值
第五、六两个参数用于表示拟合直线所需要的径向和角度精度，通常情况下两个值均被设定为1e-2。
下面，从一个具体的例子来看cv::Line()实际拟合的效果。
#include <opencv2/opencv.cpp>#include <vector>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){//创建一个用于绘制图像的空白图cv::Mat image = cv::Mat::zeros(480, 640, CV_8UC3);//输入拟合点std::vector<cv::Point> points;points.push_back(cv::Point(48, 58));points.push_back(cv::Point(105, 98));points.push_back(cv::Point(155, 160));points.push_back(cv::Point(212, 220));points.push_back(cv::Point(248, 260));points.push_back(cv::Point(320, 300));points.push_back(cv::Point(350, 360));points.push_back(cv::Point(412, 400));//将拟合点绘制到空白图上for (int i = 0; i < points.size(); i++){cv::circle(image, points[i], 5, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);}cv::Vec4f line_para; cv::fitLine(points, line_para, cv::DIST_L2, 0, 1e-2, 1e-2);std::cout << "line_para = " << line_para << std::endl;//获取点斜式的点和斜率cv::Point point0;point0.x = line_para[2];point0.y = line_para[3];double k = line_para[1] / line_para[0];//计算直线的端点(y = k(x - x0) + y0)cv::Point point1, point2;point1.x = 0;point1.y = k * (0 - point0.x) + point0.y;point2.x = 640;point2.y = k * (640 - point0.x) + point0.y;cv::line(image, point1, point2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);cv::imshow("image", image);cv::waitKey(0);return 0;}
参考链接：（1）/guduruyu/article/details/69505487
（2）/qq_29540745/article/details/72779847
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