这篇文章主要介绍了Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制,结合实例形式分析了Python曲线拟合相关函数curve_fit()的使用,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制。分享给大家供大家参考,具体如下:

在数据处理和绘图中,我们通常会遇到直线或曲线的拟合问题,python中scipy模块的子模块optimize中提供了一个专门用于曲线拟合的函数curve_fit()

下面通过示例来说明一下如何使用curve_fit()进行直线和曲线的拟合与绘制。

代码如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
#直线方程函数
def f_1(x, A, B):
  return A*x + B
#二次曲线方程
def f_2(x, A, B, C):
  return A*x*x + B*x + C
#三次曲线方程
def f_3(x, A, B, C, D):
  return A*x*x*x + B*x*x + C*x + D
def plot_test():
  plt.figure()
  #拟合点
  x0 = [1, 2, 3, 4, 5]
  y0 = [1, 3, 8, 18, 36]
  #绘制散点
  plt.scatter(x0[:], y0[:], 25, "red")
  #直线拟合与绘制
  A1, B1 = optimize.curve_fit(f_1, x0, y0)[0]
  x1 = np.arange(0, 6, 0.01)
  y1 = A1*x1 + B1
  plt.plot(x1, y1, "blue")
  #二次曲线拟合与绘制
  A2, B2, C2 = optimize.curve_fit(f_2, x0, y0)[0]
  x2 = np.arange(0, 6, 0.01)
  y2 = A2*x2*x2 + B2*x2 + C2
  plt.plot(x2, y2, "green")
  #三次曲线拟合与绘制
  A3, B3, C3, D3= optimize.curve_fit(f_3, x0, y0)[0]
  x3 = np.arange(0, 6, 0.01)
  y3 = A3*x3*x3*x3 + B3*x3*x3 + C3*x3 + D3
  plt.plot(x3, y3, "purple")
  plt.title("www.lovean.com test")
  plt.xlabel('x')
  plt.ylabel('y')
  plt.show()
  return
plot_test()

拟合和绘制解果如下:

当然,curve_fit()函数不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合和绘制,仿照代码中的形式,可以适用于任意形式的曲线的拟合和绘制,只要定义好合适的曲线方程即可。

如高斯曲线拟合,曲线函数形式如下:

def f_gauss(x, A, B, C, sigma):
  return A*np.exp(-(x-B)**2/(2*sigma**2)) + C

PS:这里再为大家推荐两款相似的在线工具供大家参考:

在线多项式曲线及曲线函数拟合工具:
http://tools.lovean.com/jisuanqi/create_fun

在线绘制多项式/函数曲线图形工具:
http://tools.lovean.com/jisuanqi/fun_draw

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用总结》、《Python字符串操作汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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