拟合一个圆的最优方法，用 MATLAB 来搞其实还蛮顺手的。点云数据一多，靠眼睛判断肯定不靠谱，用非线性拟合一波，就能搞出一个误差最小的圆。核心思路就是最小化点到圆的距离，lsqcurvefit这种函数在这里简直是利器，用起来还挺简单。

你只要定义个残差函数，给个初始猜测值，交给优化器去跑就完事了。哦对了，初始值别太离谱，不然容易发散。代码的话，function residuals = circleResiduals(...)这块写好了基本就通了，剩下的就是调调参数、清洗下数据。

适合啥场景？比如图像识别里圈物体边缘、机器人识别障碍物轮廓，或者几何建模时候补全边缘，都挺好用的。前最好先把点云去下噪，不然拟合效果会有点偏。

如果你习惯用 MATLAB，又刚好碰到点云数据拟圆的问题，这份代码资源真的挺实用。顺手点一下相关内容，看看其他非线性优化的思路，也许还能扩展点新思路：