void cv::normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry()) 1. 函数作用: 归一化数据。该函数分为范围归一化与数据值归一化。(Normalizes the norm or value range of an array.)其实范围归一化和数值归一化可以...
我们来看opencv 中norm 这个函数,首先我们进行简单的计算 src 为输入的矩阵 normType 为范数的类型 默认的是L2 范数 NORM_INF、NORM_L1、NORM_L2、NORM_L2SQR、NORM_HAMMING、NORM_HAMMING2,其中NORM_L2SQR是2-范数的平方;NORM_HAMMING就是汉明距离,简单的讲就是一个数中非零的位的个数;而NORM_HAMMING2与NOR...
如果是NORM_L2、NORM_L1或NORM_INF,alpha是缩放的目标值。 beta(double): 归一化后的最大值,当norm_type为NORM_MINMAX时有效。这个参数只会在该类型下使用,以设置归一化后的最大值。 norm_type(int): 归一化的类型。常见的有以下几种: NORM_INF: 将数组的每个元素除以绝对值的最大值。 NORM_L1: 将数组...
OpenCV中的norm函数是一个非常常用的函数，它可以用来计算向量和矩阵的范数。在计算机视觉和图像处理领域，常常需要对向量和矩阵进行归一化、比较、距离计算等操作，而norm函数就是实现这些操作的重要工具之一。一、norm函数的基本用法 norm函数的基本用法如下：double norm(InputArray src, int normType=NORM_L2, ...
val = cv2.norm(arr)#默认是L2范数 print('改造后np.eye(5)的L2范数:', val) val = cv2.norm(arr,cv2.NORM_L2SQR) print('改造后np.eye(5)的L2范数平方:',val ) val = cv2.norm(arr,cv2.NORM_L1) print('改造后np.eye(5)的L1范数:',val ) ...
static Ptr<BFMatcher> create( int normType = NORM_L2, // normType, One of NORM_L1, NORM_L2, NORM_HAMMING, NORM_HAMMING2. bool crossCheck = false // crossCheck ); 1) normType 距离类型 SIFT和SURF 的 HOG 描述符,对应欧氏距离 L1 和 L2;ORB 和 BRISK 的 BRIEF 描述符,对应汉明距 HA...
参数normType归一化的类型,可以有以下的取值: NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围,线性归一化,一般较常用。 NORM_INF:此类型的定义没有查到,根据OpenCV 1的对应项,可能是归一化数组的C-范数(绝对值的最大值) NORM_L1 :归一化数组的L1-范数(绝对值的和) ...
4 OpenCV：norm范数求解函数三种格式：①double norm(InputArray src1,int normType=NORM_L2,InputArray mask=noArray() )②double norm(InputArray src1,InputArray src2,int normType=NORM_L2,InputArray mask=noArray())③double norm(const SparseMat& src, int normType)5 应用实例：用于评估相机标定的内外参...
voidnormalize(InputArray src, OutputArray dst,doublealpha=1,doublebeta=0,intnorm_type=NORM_L2,intdtype=-1, InputArray mask=noArray()); 复制代码 参数说明: src:输入数组,可以是单通道或多通道的图像,数据类型可以是CV_8U、CV_16U、CV_32F或CV_64F。
mean_error = 0for i in xrange(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv.NORM_L2)/len(imgpoints2) mean_error += errorprint( "total error: {}".format(mean_error/len...