opencv 的norm_OpenCV:norm-范数求解函数
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应用实例:用于评估相机标心猿意马的表里参质量
法式如下:
cout << "每幅图像的标心猿意马误差:" << endl;
for (int i = 0; i
{
vector tempPointSet = object_Points[i];
/*object_Points是图像棋盘格角点宿世界坐标的容器,其是三通道的XYZ,此中Z通道为0。棋盘格以左上角为原点,方块巨细是12mm和12mm*/
/*依据摄像机表里参数,对空间的三维点进行重投影计较;
tempPointSet为12mm*12mm的棋盘格标心猿意马板角点宿世界坐标,
image_points2是重投影后的图像像素角点坐标*/
projectPoints(tempPointSet,
rotation_vectors[i],
translation_vectors[i],
intrinsic_matrix,
distortion_coeffs,
image_points2);
/*图像亚像素角点坐标tempImagePoint */
/*image_points2和tempImagePoint进行误差计较,评估出其表里参的质量*/
vector tempImagePoint = corners_Seq[i];
//界说双通道的Mat矩阵,每个点暗示两个数据,别离为棋盘格角点的x和y//
Mat tempImagePointMat = Mat(1, tempImagePoint.size(), CV_32FC2);
Mat image_points2Mat = Mat(1, image_points2.size(), CV_32FC2);
for (int j = 0; j < tempImagePoint.size(); j++)
{
image_points2Mat.at(0, j) = Vec2f(image_points2[j].x, image_points2[j].y); //两个通道赋值
tempImagePointMat.at(0, j) = Vec2f(tempImagePoint[j].x, tempImagePoint[j].y);
}
err = norm(image_points2Mat, tempImagePointMat, NORM_L2);//2范数
total_err += err /= point_counts[i];
cout << "第" << i + 1 << "幅图像的平均误差:" << err << "像素" << endl;
}
cout << "总体平均误差:" << total_err / image_count << "像素" << endl;
cout << "评价完当作!" << endl;
【注】:OpenCV的norm函数是将两个通道分隔计较(X1-X2)^2的值,然后同一乞降,开根号;即2范数;
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