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()的使用技巧,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.0133.cn 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.0133.cn/jisuanqi/create_fun
在线绘制多项式/函数曲线图形工具：
http://tools.0133.cn/jisuanqi/fun_draw
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
以上就是Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制【curve_fit()应用】的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
