曲线拟合

根据某地每月的平均温度[17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18]拟合温度函数。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。 因为温度是以年为单位的 x=np.arange(1,13,1) y=np.array([17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18 ]) plt.plot(x,y) plt.show() 　　 可以看出温度是以周期为12的正弦函数 构建函数y=a*sin(x*pi/6+b)+c 使用optimize.curve_fit函数求出a、b、c的值 x=np.arange(1,13,1) x1=np.arange(1,13,0.1) ymax=np.array([17, 19, 21, 28, 33, 38, 37, 37, 31, 23, 19, 18 ]) def fmax(x,a,b,c): return a*np.sin(x*np.pi/6+b)+c fita,fitb=optimize.curve_fit(fmax,x,ymax,[1,1,1])

论文名称：《Towards End-to-End Lane Detection an Instance Segmentation Approach》 论文链接： https://arxiv.org/abs/1802.05591 参考代码（非官方）： https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 综述 背景介绍 传统车道线检测方法主要依赖于高度专门化，手工提取特征和启发式方法来分割车道线。在传统方法中，较为常见的手工特征有基于颜色的特征、结构传感器特征、Ridge特征等，结合Hough变换或卡尔曼滤波等方法实现车道线识别。识别出车道线之后，利用后期图像处理技术过滤掉误检等情况得到最终车道线。 近些年来，更为流行的方法是用深度网络提取深度特征代替手工特征，实现如像素级别的车道线分割。目前流行的深度学习车道线检测方法可以很好地分割出车道线像素，其较为大的感受野可以在标注模糊或无标注的情况下估计出大致车道线。 然而这些方法产生的二值化车道线分割图仍需要分离得到不同的车道实例。为处理这个问题，一些方法采用后处理来解决，主要是用启发式的方法，比如几何特性。但启发式方法计算量大且受限于场景变化鲁棒性问题。另一条思路是将车道检测问题转为多类别分割问题，每条车道属于一类，这样能实现端到端训练出分类好的二值图像

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1.1数据的读入与读出 1.与excel :　安装Excel Link 2.与记事本 ： 读 记事本中记录的都是数据时，使用load()函数，格式为：load(' filename . * * *')，运行后记事本中的数据以矩阵形式存到了名为filename的变量中 当记事本中数据结构复杂时，使用textread()函数，规则为：[A, B, C...] = textread('filename', 'format', N)，A，B，C...为每一列数据将要保存的变量名，format为读取格式，N为读取次数 更加强大的读取记事本的函数：fscanf()函数 写 保存为.mat格式：savf file obj1, obj2...　　将各变量obj1、obj2...存入文件file中（.mat格式） 保存为.txt格式：fprintf：fopen()打开文件，fprintf写数据，fclose关闭文件 1.2数据拟合方法 曲线拟合只要求拟合的曲线能合理地反映数据的基本趋势，并不要求曲线一定经过数据点 1.2.1多项式拟合 使用最小二乘法确定多项式系数 1.多项式拟合指令 polyfit(X, Y, N): 多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。 polyval(P, xi): 计算多项式的值 其中，X,Y是数据点的值，N是拟合的最高次幂，P是返回的多项式系数，xi是要求的点的横坐标。