基于多项式插值的亚像素边缘坐标拟合直线示例, VS2015 MFC. 具体原理可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/103123071

目的： 1、解决直线段深度测量数据的偏差不准确的问题； 2、也可以将面测量数据转换成线，处理后再转换成面数据。 优势： 1、直线拟合比平均值比较的方式更能得到真实的偏差数据； 2、重复多次拟合后直线斜率更加准确； 3、通过设定数据剔除的阈值和剔除次数可以得到较好的数据处理效果 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「weitingfu」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weitingfu/article/details/126292639

这是一个很好的VB二维曲线拟合，先确定第一个和最后一个控制点的切矢和角度，然后进行直线拟合

使用加权全最小二乘算法解决了将直线拟合到两个坐标均具有不确定性的数据的问题。 参数从通常的斜率/y 轴相交对转换为斜率角度和到原点的距离。 这样做的优点是 a) 确保全局收敛 b) 即使对于垂直线也能找到解决方案。 确定完整的不确定性矩阵（即拟合参数的方差和协方差）。 对于非垂直直线，还给出了通常的参数（斜率/y 轴相交）及其不确定性矩阵。 该算法对于精确测量特别有用，在这种测量中必须了解完整的不确定度矩阵。 该算法由德国 Physikalisch-Technische Bundesanstalt Braunschweig 的 M.Krystek 和 M.Anton 在 Measurement Science and Technology 18 (2007) pp3438-3442 中发表。 名为 pearson_york_tetdata.m 的附加脚本包含该问题的标准统计测试数据集（参见

检测与转换技术课件：最小二乘法和直线拟合1.ppt

一元线性回归，最小二乘法，C++语言VS2008下调试通过，可直接使用，有注释。

matlab 直线拟合代码

详情见文章 https://blog.csdn.net/wakingking88/article/details/114633225

很好的ransac直线拟合代码，值得推荐哦。

实现了最小二乘直线拟合算法，用vc语言编写的源代码，