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摘要
椭圆拟合在计算机视觉、图像处理、人工智能、模式识别等方面都有着极大的应用，也是数据分析中经典问题之一。由于噪声以及可能存在一些孤立点的影响，采用传统的椭圆拟合算法会导致后续实验结果存在较大的误差，因此找到一种可靠、好用、高效的椭圆拟合方法始终很难。针对这一问题提出了一种基于计算机视觉的光条中心点来进行椭圆拟合的方法。方法利用线结构光打在光滑的圆柱体表面，首先通过张正友标定法和光平面空间原理完成相机标定、光心标定与线结构光平面标定；其次对采集的结构光图像进行畸变矫正、二值化处理及中值滤波处理；然后使用Otsu算法，自动的选取二值化的阈值，提取出结构光光条的无畸变特征点集；最后对光条进行中心点提取，利用光条中心点进行椭圆拟合。研究表明，该方法可以更有效的抵抗噪声以及孤立点，具有良好的准确性和鲁棒性。
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