第三个：
%y=a(1)+a(2)*x+a(3)*x^2+a(4)x^3
syms x y;
D=diff( 1820.6*x^3-573*x^2 + 7 *x )
%A= atan(D)

第四个：
%y=a(1)+a(2)*x+a(3)*x^2+a(4)x^3+a(5)x^4
syms x y;
D=diff( 431.9842*x^4-12.8711*x^3 +0.2750*x^2-0.0033*x )
%A= atan(D)

第五个：
%y=yc+B*sqrt(1-((x-xc)/A)^2).A(x轴方向),B(y轴方向)分别为椭圆长短轴，xc,yc为椭圆圆心
%[(x-x0)cosθ+(y-y0)sinθ]^2/a^2 + [(y-y0)cosθ-(x-x0)sinθ]^2/b^2=1
syms x y;
D=diff( (((x- 77.9015 )*cos( -1.3176 )+(y- 151.5438 )*sin( -1.3176 ))/ 76.3844 )^2 + ( ((y- 151.5438 )*cos( -1.3176 )-(x- 77.9015 )*sin( -1.3176 ))/ 7.2986 )^2-1,x )
%A= atan(D)

第六个：
%y=yc+sqrt(R^2-(x-xc)^2).圆的上半部分方程
syms x y;
D=diff( 267.4897+sqrt( 463.4435^2-(x- 518.7213)^2));
A= atan(D)

第七个：
clear,close all;
I=imread('drop0v.bmp');
subplot(2,4,1);
imshow(I);
title('(a)原始图像');
%计算灰度图
f=rgb2gray(I);
subplot(2,4,2);
imshow(f);
title('(b)灰度图像');
%计算梯度图
se=strel('square',2);%定义2×2腐蚀结构元素
g1=imdilate(f,se);%膨胀操作
g2=imerode(f,se);%腐蚀操作
g=g1-g2;
subplot(2,4,3);
imshow(g);
title('(c)梯度图像');
%图像阈值分割
T=graythresh(f);%求取阈值
d=im2bw(f,T);%利用阈值将灰度图像二值化
d=~d; % 腐蚀运算对灰度值为1的进行
subplot(2,4,4);
imshow(d);
title('(d)阈值分割图像');
%形态学滤波
D=medfilt2(d,[5 5]);%进行5×5摸板中值滤波
subplot(2,4,5);
imshow(D);
title('(e)形态学滤波后的阈值分割图像');
%标记图像
SE=strel('square',2); % 定义2×2腐蚀结构元素
J=imerode(~D,SE);
BW=(~D)-J; % 检测边缘
subplot(2,4,6);
imshow(BW);
title('(f)标记图像');
%figure,imshow(BW);
%重构梯度图
g2=imimposemin(g,BW);
subplot(2,4,7);
imshow(g2);
title('(g)用标记图像重构的梯度图');
%watershed算法分割
L2=watershed(g2);
wr2=L2==0;
subplot(2,4,8);
f(wr2)=255;
imshow(uint8(f));
title('(h)在原图像上显示的液滴边缘');
figure,imshow(f)
axis on;
grid on;
i=1;
row(1:150)=0;
col(1:150)=0;
for n=56:120;
for m=50:230;
if f(m,n)==255
row(i)=m; %纵向
col(i)=n;
i=i+1;
end
if i>150
break;
end
end
if i>150
break;
end
end
F=[row;col]
j=1; %开始进行拟合
for n=(1:150);
xdata(j)=F(2,n); %定义自变量
ydata(j)=F(1,n); %定义因变量
j=j+1;
end
j=1:1:150;
figure,plot(xdata(j),ydata(j),'*');%显示要拟合的像素点
a=polyfit(xdata,ydata,3)

第八个：
clear,close all;
I=imread('drop0v.bmp');
subplot(2,4,1);
imshow(I);
title('(a)原始图像');
%计算灰度图
f=rgb2gray(I);
subplot(2,4,2);
imshow(f);
title('(b)灰度图像');
%计算梯度图
se=strel('square',2);%定义2×2腐蚀结构元素
g1=imdilate(f,se);%膨胀操作
g2=imerode(f,se);%腐蚀操作
g=g1-g2;
subplot(2,4,3);
imshow(g);
title('(c)梯度图像');
%图像阈值分割
T=graythresh(f);%求取阈值
d=im2bw(f,T);%利用阈值将灰度图像二值化
d=~d; % 腐蚀运算对灰度值为1的进行
subplot(2,4,4);
imshow(d);
title('(d)阈值分割图像');
%形态学滤波
D=medfilt2(d,[5 5]);%进行5×5摸板中值滤波
subplot(2,4,5);
imshow(D);
title('(e)形态学滤波后的阈值分割图像');
%标记图像
SE=strel('square',2); % 定义2×2腐蚀结构元素
J=imerode(~D,SE);
BW=(~D)-J; % 检测边缘
subplot(2,4,6);
imshow(BW);
title('(f)标记图像');
%figure,imshow(BW);
%重构梯度图
g2=imimposemin(g,BW);
subplot(2,4,7);
imshow(g2);
title('(g)用标记图像重构的梯度图');
%watershed算法分割
L2=watershed(g2);
wr2=L2==0;
subplot(2,4,8);
f(wr2)=255;
imshow(uint8(f));
title('(h)在原图像上显示的液滴边缘');
figure,imshow(f);
axis on;
grid on;
i=1;
row(1:150)=0;
col(1:150)=0;
for n=56:120;
for m=50:230;
if f(m,n)==255
row(i)=m; %纵向
col(i)=n;
i=i+1;
end
if i>150
break;
end
end
if i>150
break;
end
end
F=[row;col]
j=1; %开始进行拟合
for n=(1:150);
xdata(j)=F(2,n); %定义自变量
ydata(j)=F(1,n); %定义因变量
j=j+1;
end
j=1:1:150;
figure,plot(xdata(j),ydata(j),'*');%显示要拟合的像素点
a=polyfit(xdata,ydata,4)

现在看到晚啦 不过你的第二个程序 椭圆直接拟合 可以直接使用 很好