这个是直接通过python算法计算多点拟合的直线效果图，废话不多说，直接上代码
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
x = np.array([0.786802, 0.810156, 1.11458, 1.19608])
y = np.array([0.608863, 0.573478, 0.120806, 0.00425808])
z = np.array([-0.837819, -0.822359, -0.622719, -0.56941])
创建画布
fig = plt.figure()
创建 3D 坐标系
ax = Axes3D(fig)
data = np.concatenate((x[:, np.newaxis],
y[:, np.newaxis],
z[:, np.newaxis]),
axis=1)
计算点的平均值，即点云的"中心"
datamean = data.mean(axis=0)
对以平均值为中心的数据进行SVD
uu, dd, vv = np.linalg.svd(data - datamean)
#cj表示步长
Original: https://blog.csdn.net/sunnyrainflower/article/details/124195719
Author: 大胡子大叔
Title: 空间多点离散点拟合直线python和halcon
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