我正在尝试使用 scipy.optimize.leastsq 将 3d 点拟合到 2.5d/3d 平面。
我正在尝试最小化函数:ax + by + c - z
当我向生成的平面添加噪声时,我开始得到 (a,b,c) 的不同结果,而 a 和 b 之间的线性关系仍然正确。
我的问题:有没有办法限制拟合参数的归一化?
我可以在优化后进行标准化,并再次搜索最后一个参数,但感觉效率低下,并且会导致参数 c 发生很大变化,有什么建议吗?
谢谢!
以下是我在同一架飞机上得到的一些不同结果:
[ 12.88343415 6.7993803 4001.717 ]
[ 14.52913549 7.44262692 3201.1523]
[ 4.37394650e+00 2.20546734e+00 9.56e+03]
[ 24.32259278 12.32581015 -2748.026]
通过 sqrt(a2 +b2 +1) 标准化后:
[-0.97401694 0.20292819 -6.16468053]
[-0.97527745 0.1976869 -2.46058884]
[-0.97573799 0.19342358 5.42282738]
[ -0.97894621 0.17992336 13.52561491]
[ -0.97821728 0.17834579 24.5345626 ]
代码:
def least_squares(neighborhood,p0):
"""
computes the least mean squares solution for points in neighborhood.
p0 is the initial guess for (a,b,c)
returns a,b,c for the local minima found.
"""
if neighborhood.shape[0]<5:
return None
sol = leastsq(residuals, p0, args=(None, neighborhood.T))[0]
return sol
def f_min(X, p):
"""
plane function to minimize.
"""
ab = p[0:2]
distance = (ab*X[:2].T).sum(axis=1) + p[2] - X[2]
return distance
def residuals(params, signal, X):
"""
residuals for least mean squares
"""
return f_min(X, params)
p0 = np.random.uniform(-50, 50, size=(3,1))
sol = least_squares(neighborhood,p0)
最佳答案
这是一种方法: 给定 N X,Y,Z 值,您希望找到 a,b,c,d 来最小化
Q = Sum{ i | square( (a,b,c)*(X[i], Y[i], Z[i])' - d)}
无论您为 (a,b,c) 选择什么值,最小化该值的 d 值将是
d = Sum{ i | (a,b,c)*(X[i], Y[i], Z[i])' }/N
= (a,b,c)*(Xbar,Ybar,Zvar)
其中 Xbar 是 X 等的平均值。
将其代入 Q 的表达式,我们得到
Q = Sum{ i | square( (a,b,c)*(x[i], y[i], x[i])')}
= (a,b,c)*Sum{ i | (x[i], y[i], x[i])' * (x[i], y[i], x[i])}*(a,b,c)'
= (a,b,c)*M*(a,b,c)'
其中 x[i] = X[i]-xbar, y[i]=Y[i]-ybar 等等
M = Sum{ i | (x[i], y[i], x[i])' * (x[i], y[i], x[i])}
归一化 (a,b,c) 的 q 最小值将是 M 的最小特征向量,然后 (a,b,c) 将是该特征值的特征向量。
所以程序是:
a/计算坐标的 xbar、ybar、zbar 平均值,并从 x[]、y[]、z[] 中减去它们
b/构造矩阵 M 并将其对角化
c/M 的最低特征值的特征向量给出 (a,b,c)
d/通过 计算 d
d = (a,b,c)*(xbar,ybar,zbar)'
关于python - 使用归一化系数进行平面拟合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38215223/