Мне нужно обнаружить несколько строк из растрового изображения. Получив все координаты X и Y, я смогу создать соответствующее уравнение линий для горизонтальных, вертикальных и едва диагональных линий.
Но я только что наткнулся на один редкий случай:
Я даю следующие координаты X:
[[283.5], [283.5], [283.5], [283.5], [284.0], [284.5], [285.0], [285.5], [286.0],
[287.5], [287.5], [287.5], [288.0], [289.0], [289.0], [289.5], [289.5], [290.0],
[290.0], [291.0], [292.0], [292.0], [292.0], [293.0], [293.0], [294.0], [294.0],
[294.0], [294.0], [295.0], [296.0], [296.0], [296.0], [297.0], [297.0], [298.0],
[298.0], [298.0], [298.0], [299.0], [299.0], [300.0], [300.5], [300.5], [301.0],
[301.5], [302.0], [302.5], [302.5], [302.5], [302.5], [303.0], [303.5], [304.5],
[305.0], [305.5], [306.0], [306.5], [307.0], [307.0], [307.0], [307.0]]
Со следующими координатами Y:
[215.0, 214.0, 213.0, 212.0, 211.0, 210.0, 209.0, 208.0, 207.0, 206.0, 205.0, 204.0,
203.0, 202.0, 201.0, 200.0, 199.0, 198.0, 197.0, 196.0, 195.0, 194.0, 193.0, 192.0,
191.0, 190.0, 189.0, 188.0, 187.0, 186.0, 185.0, 184.0, 183.0, 182.0, 181.0, 180.0,
179.0, 178.0, 177.0, 176.0, 175.0, 174.0, 173.0, 172.0, 171.0, 170.0, 169.0, 168.0,
167.0, 166.0, 165.0, 164.0, 163.0, 162.0, 161.0, 160.0, 159.0, 158.0, 157.0, 156.0,
155.0, 154.0]
И я получаю следующее b
значение: 913.00073
При m
: -2.4654503
Дать следующий результат:
Кажется, что m
должно быть положительнымвместо этого.
Я уже пробовал с помощью Sklearn LinearRegression и делал это вручную, получая те же результаты уравнения.
def compute_line_equation_sklearn(self):
X = []
y = []
for slice in self._slices:
X.append([slice.center[1]])
y.append(slice.center[0])
lr = LinearRegression()
reg = lr.fit(X, y)
self._m = reg.coef_[0]
self._b = reg.intercept_
def compute_line_equation_manual(self):
X = []
pairs = []
for current_slice in self._slices:
X.append(current_slice.center[1])
pairs.append([current_slice.center[1], current_slice.center[0]])
sx = sy = sxx = sxy = syy = 0.0
n = len(pairs)
for x, y in pairs:
sx = sx + x
sy = sy + y
sxx = sxx + x * x
sxy = sxy + x * y
syy = syy + y * y
self._m = ((n * sxy) - (sx * sy)) / ((n * sxx) - sx ** 2)
self._b = (sy - (self._m * sx)) / n
self._r = ((n * sxy) - (sx * sy)) / (np.sqrt((n * sxx) - (sx ** 2)) *
np.sqrt((n * syy) - (sy ** 2)))
Не могли бы вы дать мне какие-либо подсказки о том, что может быть не так в этомситуация?