user-0 提问: 强力散分，能者得之，不够追加

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content: 道路测量，应该属于水准测量吧。 我个人认为， 首先是名称，和等级匹配，然后 找到测量依据的水准原点和地标（建筑，数目，等）匹配最方便。  如果这些都，不能区分，再去做最小二乘法曲线拟合匹配，最合适。 只有极少数，道路是并行道路（一般只有2条，4条就很多了）  数据库里，大部分数据都不需要，曲线拟合匹配。

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content: 引用 14 楼 zilaishuichina 的回复:[quote=引用 12 楼 N_sev7 的回复:] [quote=引用 10 楼 zilaishuichina 的回复:] 我觉得这要看你误差怎么评判 不同的误差评价标准，可能就会有不同的处理方法了    比如上图中  中间的绿色的那根线是跟 蓝色的那根线算匹配呢？还是跟黑色的那根直线算匹配呢？ 嗯，是啊 我现在就想用什么评判的标准呢 不可能完全匹配上，只能说特别相近，然后去特别相近中的最相近的最为匹配结果了[/quote]  如果说lz是想要一个评判标准   我想是否可以用标准差来做评价标准  在折线A上 等距离取N个点 （Ax1，Ay1）（Ax2，Ay2）（Axn，Ayn） 折线B上 等距离取N个点 （Bx1，By1）（Bx2，By2）（Bxn，Byn） 然后两两算距离 得出 s1，s2，sn，然后对其算标准差 （无法确定哪一点算起点，哪一点算终点，你可以两个方向都算一下）  标准差越小 说明两条折线的平行度越高，那就越匹配  [/quote] 呵呵，现在这貌似是唯一的方法了，我想的也是这样做，但是就像问问有没有更好的方法 比如说数学中有没有计算两个多项式（道路是一段一段的，可以表示成一个多项式吧）相似程度的理论什么的 或者说取那些离散的点，做成连续的曲线，然后对曲线进行比较等，只是有个想法，但是找不到相关的知识啊

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content: 引用 12 楼 N_sev7 的回复:[quote=引用 10 楼 zilaishuichina 的回复:] 我觉得这要看你误差怎么评判 不同的误差评价标准，可能就会有不同的处理方法了    比如上图中  中间的绿色的那根线是跟 蓝色的那根线算匹配呢？还是跟黑色的那根直线算匹配呢？ 嗯，是啊 我现在就想用什么评判的标准呢 不可能完全匹配上，只能说特别相近，然后去特别相近中的最相近的最为匹配结果了[/quote]  如果说lz是想要一个评判标准   我想是否可以用标准差来做评价标准  在折线A上 等距离取N个点 （Ax1，Ay1）（Ax2，Ay2）（Axn，Ayn） 折线B上 等距离取N个点 （Bx1，By1）（Bx2，By2）（Bxn，Byn） 然后两两算距离 得出 s1，s2，sn，然后对其算标准差 （无法确定哪一点算起点，哪一点算终点，你可以两个方向都算一下）  标准差越小 说明两条折线的平行度越高，那就越匹配

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content: 引用 9 楼 lm_whales 的回复:这样，你可以用最小二乘法呀 这就是我说的备用方案了，感觉有很多的限制，实在没有更好的方法只能用这样的方法了啊，呵呵

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content: 引用 10 楼 zilaishuichina 的回复:我觉得这要看你误差怎么评判 不同的误差评价标准，可能就会有不同的处理方法了    比如上图中  中间的绿色的那根线是跟 蓝色的那根线算匹配呢？还是跟黑色的那根直线算匹配呢？ 嗯，是啊 我现在就想用什么评判的标准呢 不可能完全匹配上，只能说特别相近，然后去特别相近中的最相近的最为匹配结果了

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content: 引用 7 楼 ForestDB 的回复:这还是你的模型，什么叫“道路的形状点”？数据库存的什么？，何为匹配？ 所以，还是请说说你这模型想解决什么问题。 道路：名称，级别，道路在现实中的一系列点坐标等 数据库：一个城市的所有道路  现在有一条道路记录，我要去数据库中找这条路最可能是数据库中的哪一条记录！！！（名字级别等属性暂不考虑） 这样行吗？ 我可能表达能力有些差

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content: 我觉得这要看你误差怎么评判 不同的误差评价标准，可能就会有不同的处理方法了    比如上图中  中间的绿色的那根线是跟 蓝色的那根线算匹配呢？还是跟黑色的那根直线算匹配呢？

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content: 这样，你可以用最小二乘法呀

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content: 红线代表路径，方框代表扩展后的区域 如果直线在区域内部，就是完全匹配 否则不完全匹配 简单点的，可以只判断点是否和路径匹配 复杂点的，可以判断线段是否和路径匹配 如图：

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content: 这还是你的模型，什么叫“道路的形状点”？数据库存的什么？，何为匹配？ 所以，还是请说说你这模型想解决什么问题。

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content: 引用 5 楼 ForestDB 的回复:不要说你的建模，说你的问题。 有一条道路 现在给出这条道路的形状点，用这条路去数据库中匹配，找到最有可能是哪一条路！！！ 这就是问题

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content: 不要说你的建模，说你的问题。

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content: 引用 2 楼 lm_whales 的回复:如果记录了名称，和级别 感觉用这两个信息匹配比较好。 如果这两者不在U中（比如，U中只记录了道路形状点信息），也只能曲线拟合了，不过不会正好相同的。 这只能看误差了，在误差范围内，就认定一致。  其实个人感觉： 把U集合中的路线扩展成矩形区域集合（比如40米宽度，每两个点形成一个矩形区域）， 如果A的所有点都在区域集合内，可以判定是一条路径；  如果有若干点不在内，那么只有一部分匹配。 也可以反过来，把A 扩展成矩形区域集合，用U中的每条路线匹配。 现在只能用形状点匹配，因为其他信息都有可能不一致， 但是却是同一条路，只有形状点不会差别太大 扩展成为矩形区域不太可行，因为现实中有的路基本上是并行的 （高速公路两个方向上就是两条路，但是离的就特别近了啊，这样就会匹配出来两条结果了） 感谢您的回答，希望您能给出更好的思路，谢谢

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content: 引用 1 楼 lm_whales 的回复:相似度?难道和误差没有关系？？ 曲线进行拟合不会正好一致吧！ 还是要计算误差的吧！ 误差是肯定存在的， 所以就想有没有什么数学上的公式什么的能计算出来吻合度 吻合度最高的就是带查找的目标了！！！ 而且所有的线都是离散的点构成的 希望您能给出点思路，现在其实有一个方案，不过想找个更好的方案

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content: 如果记录了名称，和级别 感觉用这两个信息匹配比较好。 如果这两者不在U中（比如，U中只记录了道路形状点信息），也只能曲线拟合了，不过不会正好相同的。 这只能看误差了，在误差范围内，就认定一致。  其实个人感觉： 把U集合中的路线扩展成矩形区域集合（比如40米宽度，每两个点形成一个矩形区域）， 如果A的所有点都在区域集合内，可以判定是一条路径；  如果有若干点不在内，那么只有一部分匹配。 也可以反过来，把A 扩展成矩形区域集合，用U中的每条路线匹配。

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content: 相似度?难道和误差没有关系？？ 曲线进行拟合不会正好一致吧！ 还是要计算误差的吧！

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content: 引用 32 楼 zhao4zhong1 的回复:[quote=引用 29 楼 N_sev7 的回复:] [quote=引用 28 楼 zhao4zhong1 的回复:] 《学习OpenCV中文版》 哎呀，赵老师你终于现身了啊 能不能给点具体的思路啊 两周之内要做出来成果，，， 压力倍感大 我看到OpenCV中有一个介绍freeman码的， 感觉不是很好用的样子啊[/quote] 我猜OpenCV里面已经有各种大牛发明的比较成熟的算法了。 我们平民百姓只要学会怎么用就行了。 [/quote]  额，好吧，居然赵老师都如是说了，看来真的没什么更好的办法了 对了，赵老师这头像是您的尊荣呢？我看着咋那么像濮存昕呢？？？！！！

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content: 引用 29 楼 N_sev7 的回复:[quote=引用 28 楼 zhao4zhong1 的回复:] 《学习OpenCV中文版》 哎呀，赵老师你终于现身了啊 能不能给点具体的思路啊 两周之内要做出来成果，，， 压力倍感大 我看到OpenCV中有一个介绍freeman码的， 感觉不是很好用的样子啊[/quote] 我猜OpenCV里面已经有各种大牛发明的比较成熟的算法了。 我们平民百姓只要学会怎么用就行了。

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content: 引用 26 楼 bedynamic 的回复:原始数据与目标数据差，求平均，找最小的行不。。。 道路存储的是一系列的点坐标，用点坐标计算欧式是一种方法 但是感觉不是很好用，因为如果路的起始点就差距很大，那么基本上就没必要做下去了 可是结果也许就是这条路就是要查找的路了 不过还是谢谢

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content: 引用 27 楼 ml0719787 的回复:帮顶 谢谢了！！！