matlab最小二乘法拟合函数代码椭圆拟合 抽象的 椭圆拟合理论研究 编码以实现椭圆拟合， matlab和C ++ 比较不同的椭圆拟合理论或函数 考虑到圆锥截面的最小二乘拟合法的弊端，寻求一种有效且鲁棒的方法。 通过Matlab代码进行方法比较 描述：比较五种椭圆拟合方法或函数 代码：./ matlab 数字：./数字 方法 最小二乘法的一般圆锥拟合 funcEllipseFit_nlinfit 说明：通过在Matlab中调用nlinfit函数进行一般圆锥拟合，并根据分散点的分布返回椭圆，抛物线或双曲线的拟合圆锥系数。 funcEllipseFit_OGal 说明：使用最小二乘法准则的椭圆拟合和包含椭圆的拟合状态和几何参数的返回结构。 如果椭圆拟合失败，则状态为抛物线或双曲线，并且几何参数为空；否则，为0。 如果椭圆拟合成功，则状态为null并返回几何参数。此方法由Ohad Gal实现。 最小二乘法约束圆锥拟合 funcEllipseFit_RBrown 说明：使用Bookmark或Euclidean不变约束，通过优化从点到拟合椭圆的正交距离的平方和，使用非线性最小二乘法进行椭圆拟合。

function [varargout]=ellipsefit(x,y) %ELLIPSEFIT Stable Direct Least Squares Ellipse Fit to Data. % [Xc,Yc,A,B,Phi,P]=ELLIPSEFIT(X,Y) finds the least squares ellipse that % best fits the data in X and Y. X and Y must have at least 5 data points. % Xc and Yc are the x- and y-axis center of the ellipse respectively. % A and B are the major and minor axis of the ellipse respectively. % Phi is the radian angle of the major axis with respect to the x-axis. % P is a vector containing the general conic parameters of the ellipse.