opencv 的norm_OpenCV：norm-范数求解函数

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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