定位教程0---定位初介绍之均方根误差

一个衡量标定效果的重要数据-----RMS（root mean squared(均方根误差)）
均方根误差是观测值与真值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。

均方根误差与标准差计算过程类似。

公式：

S={[(x1-x)^2+(x2-x)2+…(xn-x)^2]/N}0.5（x为平均数，N为样本个数）此公式中的X也就是所谓的平均数应改为x’1,x’2…（即真实值）。均方根误差算的是观测值与其真值，或者观测值与其模拟值之间的偏差，而不是观测值与其平均值之间的偏差。

那么，如何把均方根误差应用到视觉标定效果？

机械坐标点与映射后的机械坐标点之间的均方根误差，通过取各个误差的平方均值的平方根来计算。
例如：世界坐标即映射后的机械坐标：

使用过visionpro的人就会知道,它的标定工具就有以下结果,这里已经通过halcon如何实现,给大家介绍了,至于rms误差算法实现,没有现存的算子

实际上,就是求出一个最小RMS,要注意 RMS的单位是像素。
下面是halcon帮助的截图

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