我需要从光栅化的图像中检测出一些线条。检索完所有X和Y坐标后，我可以完美地为水平，垂直和几乎对角线创建相应的线方程。

但是我偶然发现了一种罕见的情况：

我给出以下X坐标：

[[283.5],[283.5],[284.0],[284.5],[285.0],[285.5],[286.0],[287.5],[288.0],[289.0],[289.5],[290.0],[291.0],[292.0],[293.0],[294.0],[295.0],[296.0],[297.0],[298.0],[299.0],[300.0],[300.5],[301.0],[301.5],[302.0],[302.5],[303.0],[303.5],[304.5],[305.0],[305.5],[306.0],[306.5],[307.0],[307.0]]

具有以下Y坐标：

[215.0,214.0,213.0,212.0,211.0,210.0,209.0,208.0,207.0,206.0,205.0,204.0,203.0,202.0,201.0,200.0,199.0,198.0,197.0,196.0,195.0,194.0,193.0,192.0,191.0,190.0,189.0,188.0,187.0,186.0,185.0,184.0,183.0,182.0,181.0,180.0,179.0,178.0,177.0,176.0,175.0,174.0,173.0,172.0,171.0,170.0,169.0,168.0,167.0,166.0,165.0,164.0,163.0,162.0,161.0,160.0,159.0,158.0,157.0,156.0,155.0,154.0]

然后我得到以下b值：913.00073 m为：-2.4654503

给出以下结果：

似乎m应该是肯定的。

我已经尝试过使用sklearn的LinearRegression并手动进行操作，给出相同的方程结果。

    def compute_line_equation_sklearn(self):
        X = []
        y = []

        for slice in self._slices:
            X.append([slice.center[1]])
            y.append(slice.center[0])

        lr = LinearRegression()
        reg = lr.fit(X,y)

        self._m = reg.coef_[0]
        self._b = reg.intercept_

    def compute_line_equation_manual(self):
        X = []
        pairs = []
        for current_slice in self._slices:
            X.append(current_slice.center[1])
            pairs.append([current_slice.center[1],current_slice.center[0]])

        sx = sy = sxx = sxy = syy = 0.0
        n = len(pairs)
        for x,y in pairs:
            sx = sx + x
            sy = sy + y
            sxx = sxx + x * x
            sxy = sxy + x * y
            syy = syy + y * y
        self._m = ((n * sxy) - (sx * sy)) / ((n * sxx) - sx ** 2)
        self._b = (sy - (self._m * sx)) / n
        self._r = ((n * sxy) - (sx * sy)) / (np.sqrt((n * sxx) - (sx ** 2)) *
                                             np.sqrt((n * syy) - (sy ** 2)))

您能给我任何提示在这种情况下可能出什么问题吗？