<span style="font-size:14px;">clc; clear all; close all; num = 50; % num個(gè)隨機(jī)點(diǎn) Rand1 = randi([-1,1],num,3); %噪聲范圍 Rand2 = randi([-1,1],num,3); Point1 = [1:0.5:0.5*(num+1); 1:0.5:0.5*(num+1); 1:0.5:0.5*(num+1)]'+ Rand1; plot3(Point1(:,1),Point1(:,2),Point1(:,3),'r.'); Point2 = [0.5*(num+1):-0.5:1; 1:0.5:0.5*(num+1); 0.5*(num+1):-0.5:1]'+ Rand2; hold on; plot3(Point2(:,1),Point2(:,2),Point2(:,3),'g+');%直線擬合1 t1=linspace(0,25);%有效范圍 F1 = @(p)arrayfun(@(n)norm(cross(Point1(num,:)-[p(1),p(2),p(3)],...[p(4),p(5),p(6)]))/norm([p(4),p(5),p(6)]),[1:size(Point1,1)]); p= lsqnonlin(F1,[1 1 1 1 1 1]); plot3(p(1)+t1*p(4),p(2)+t1*p(5),p(3)+t1*p(6));%直線擬合2 t2=linspace(0,-8); F2 = @(p)arrayfun(@(n)norm(cross(Point2(num,:)-[p(1),p(2),p(3)],...[p(4),p(5),p(6)]))/norm([p(4),p(5),p(6)]),[1:size(Point2,1)]); p= lsqnonlin(F2,[25,2,25,1,1,1]); %初始化迭代 plot3(p(1)+t2*p(4),p(2)+t2*p(5),p(3)+t2*p(6)); grid on; hold off;</span>

fit_line.m

<span style="font-size:14px;">function [a,resnorm] = fit_line(a0,data) % 對三維數(shù)據(jù)進(jìn)行直線擬合，將直線擬合成如下形式： % x-a(1) y-a(2) z-a(3) % ------ = ------ = ------ % a(4) a(5) a(6) % 原理：下面的 d 是各數(shù)據(jù)點(diǎn)到擬合直線的距離，利用 lsqnonlin 對 d 進(jìn)行最小二乘 % a0 是初始值，data 是三維數(shù)據(jù)，第一行是 x，第二行是 y，第三行是 z [a,resnorm] = lsqnonlin(@fit_line_fun,a0); function d=fit_line_fun(a) % 傳給主函數(shù)的子函數(shù) xdata=data(1,:); ydata=data(2,:); zdata=data(3,:);point=a(1:3); v=a(4:6); d(1:length(xdata))=0; for n=1:length(xdata) m=[xdata(n);ydata(n);zdata(n)]-point(:);d(n)=norm(cross(m,v(:)))/norm(v(:));% 利用解析幾何的知識(shí)求距離d end end end </span> 實(shí)驗(yàn)效果圖：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的空间三维散点数据的线性拟合的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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