criteria = (cv2.term_criteria_eps + cv2.term_criteria_max_iter, 30, 0.001)

时间: 2023-05-31 17:19:36 浏览: 1127
### 回答1: 这是一条Python代码语句,设置一个变量名为criteria,其值是一个元组,由三个元素组成。第一个元素是cv2.term_criteria_eps和cv2.term_criteria_max_iter的和,第二个元素是30,第三个元素是0.001。 ### 回答2: criteria是OpenCV中用来指定迭代算法的终止条件的参数。OpenCV中有两个终止条件用来判断迭代算法是否已经收敛,即cv2.term_criteria_eps和cv2.term_criteria_max_iter。 cv2.term_criteria_eps表示误差的极小值,也就是说,当每次迭代计算最优解过程中的误差小于该值时,算法就会停止。具体来说,这个参数代表的是两次结果之间的距离达到了一个很小的阈值,算法就会认为结果已经收敛。 cv2.term_criteria_max_iter表示最大迭代次数,如果算法在迭代过程中达到了最大迭代次数,也会停止。最大迭代次数的设定可以避免算法的无限循环,提高算法效率。 例如,如果设定criteria = (cv2.term_criteria_eps, cv2.term_criteria_max_iter, 30, 0.001),那么算法会在误差小于0.001或进行了30次迭代之后停止。这个选择可以确保算法在迭代过程中不会无限制地进行,同时也可以保证结果足够精确。 总之,criteria参数可以让我们根据需要来调整算法,以获得最好的结果。它是OpenCV中一个非常实用的工具,可以帮助我们快速精确地实现图像处理和计算机视觉任务。 ### 回答3: criteria = (cv2.term_criteria_eps, cv2.term_criteria_max_iter, 30, 0.001) 是一个包含四个参数的元组,用来设置迭代算法终止的准则。 cv2.term_criteria_eps 是指根据算法每次迭代时当前解向量(或函数值)相对于上一次解向量(或函数值)的变化幅度来判断是否需终止迭代,若幅度变化值小于设定的阈值eps时,则停止迭代。 cv2.term_criteria_max_iter 是指给定最大迭代次数,若迭代次数达到设置的最大次数时,算法将停止迭代。 30 是指设定最大迭代次数为30次,即若算法迭代30次后,仍未满足终止条件,则会停止迭代。 0.001是指设定每次迭代的函数数值变化幅度最大为0.001,若该值小于设定的最大变化幅度时,则停止迭代。 总体而言,criteria = (cv2.term_criteria_eps, cv2.term_criteria_max_iter, 30, 0.001) 的作用是为算法设置迭代终止的准则,确保算法能够在一定时间内得到结果,并且结果精度能够保证。在进行图像处理和计算机视觉任务中,这些参数的选择要根据实际应用情况进行调整,以获得最优的计算效果。

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import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

mport cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) #棋盘格模板规格 w = 9 h = 6 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0),去掉Z坐标,记为二维矩阵 objp = np.zeros((w*h,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:w,0:h].T.reshape(-1,2) # 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对 objpoints = [] # 在世界坐标系中的三维点 imgpoints = [] # 在图像平面的二维点 images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 找到棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None) # 如果找到足够点对,将其存储起来 if ret == True: cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 将角点在图像上显示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w,h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners',img) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 去畸变 img2 = cv2.imread('calib/00169.png') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),0,(w,h)) # 自由比例参数 dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) # 根据前面ROI区域裁剪图片 #x,y,w,h = roi #dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('calibresult.png',dst) # 反投影误差 total_error = 0 for i in range(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2) total_error += error print ("total error: ", total_error/len(objpoints))这段代码为什么会报错

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