实现线性方程的拟合，给出误差和协方差

　将霍夫变换与最小二乘法相结合,研究对实验数据和图像处理中的二值边缘图进行直线拟合的方法。 首先,用霍夫变换剔除数据点集中的干扰点或噪声,并将分布在不同直线附近的点分离出来 然后,用最小二乘法 拟合各直线。该方法既解决了直接使用最小二乘法拟合时,拟合直线易受干扰点或噪声的影响和数据点分布在 多条直线附近而无法拟合的两个问题 同时也解决了直接使用霍夫变换时,拟合直线精度不高和直线段有效区间 不容易控制的问题。,The Hough transform and least squares me

基本图形的生成与填充VC源码。实现了： 1，点与直线生成算法（数值微分法（DDA算法），中点画线法，Bresenham画线法）。 2，圆的生成算法（中点画圆算法，Bresenham画圆算法）。 3，椭圆生成算法。 4，区域填充（种子填充算法，扫描线填充算法）。 5，汉字的显示技术。 6，曲线的生成（最小二乘直线拟合，三次Bezier直线生成，任意次Bezier直线生成 ）。-Basic graphics generation and fill VC source. Rea

最小二乘直线拟合（对离散点进行的最佳直线拟合）-there is a code of line fitting