如何评估椭圆拟合点的质量？

可以使用Python中的NumPy和OpenCV库来实现椭圆拟合和评估。

以下是一个示例代码，它生成一些随机点，并拟合椭圆，并计算定义为所有点到椭圆的距离的平均误差（MAE）：

import numpy as np
import cv2

# 生成随机点
points = np.random.rand(100, 2) * 200 + 50

# 拟合椭圆
ellipse = cv2.fitEllipse(points)

# 绘制椭圆
img = np.zeros((300, 300, 3), dtype=np.uint8)
cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 255, 0), 2)

# 计算MAE
distances = cv2.pointPolygonTest(points, ellipse, True)
mae = np.mean(np.abs(distances))

# 显示结果
cv2.putText(img, 'MAE: {:.2f}'.format(mae), (10, 290), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Ellipse fitting', img)
cv2.waitKey(0)

这个例子可以将MAE作为椭圆拟合的指标，值越小，表示拟合效果越好。