OpenCV 4中提供了利用最小二乘M-estimator方法拟合直线的fitLine()函数，该函数的函数原型在代码清单7-7中给出。
代码清单7-7 fitLine()函数原型 1. void cv::fitLine(InputArray points, 2. OutputArray line, 3. int distType, 4. double param, 5. double reps, 6. double aeps 7. )
- points：输入待拟合直线的2D或者3D点集。
- line：输出描述直线的参数，2D点集描述参数为Vec4f类型，3D点集描述参数为Vec6f类型。
- distType：M-estimator算法使用的距离类型标志，可以选择的距离类型在表7-1中给出。
- param：某些类型距离的数值参数（C）。如果数值为0，则自动选择最佳值。
- reps：坐标原点与直线之间的距离精度，数值0表示选择自适应参数，一般常选择0.01。
- aeps：直线角度精度，数值0表示选择自适应参数，一般常选择0.01。
代码清单7-8 myFitLine.cpp直线拟合 1. #include <opencv2\opencv.hpp> 2. #include <iostream> 3. #include <vector> 4. 5. using namespace cv; 6. using namespace std; 7. 8. int main() 9. { 10. system("color F0"); //更改输出界面颜色 11. Vec4f lines; //存放你和后的直线 12. vector<Point2f> point; //待检测是否存在直线的所有点 13. const static float Points[20][2] = { 14. { 0.0f, 0.0f },{ 10.0f, 11.0f },{ 21.0f, 20.0f },{ 30.0f, 30.0f }, 15. { 40.0f, 42.0f },{ 50.0f, 50.0f },{ 60.0f, 60.0f },{ 70.0f, 70.0f }, 16. { 80.0f, 80.0f },{ 90.0f, 92.0f },{ 100.0f, 100.0f },{ 110.0f, 110.0f }, 17. { 120.0f, 120.0f },{ 136.0f, 130.0f },{ 138.0f, 140.0f },{ 150.0f, 150.0f }, 18. { 160.0f, 163.0f },{ 175.0f, 170.0f },{ 181.0f, 180.0f },{ 200.0f, 190.0f } 19. }; 20. //将所有点存放在vector中，用于输入函数中 21. for (int i = 0; i < 20; i++) 22. { 23. point.push_back(Point2f(Points[i][0], Points[i][1])); 24. } 25. //参数设置 26. double param = 0; //距离模型中的数值参数C 27. double reps = 0.01; //坐标原点与直线之间的距离精度 28. double aeps = 0.01; //角度精度 29. fitLine(point, lines, DIST_L1, 0, 0.01, 0.01); 30. double k = lines[1] / lines[0]; //直线斜率 31. cout << "直线斜率：" << k << endl; 32. cout << "直线上一点坐标x：" << lines[2] << ", y::" << lines[3] << endl; 33. cout << "直线解析式：y=" << k << "(x-" << lines[2] << ")+" << lines[3] << endl; 34. return 0; 35. }