opencv 中 norm(p2-p1)是什么意思
时间: 2024-03-01 09:53:26 浏览: 35
在OpenCV中,norm(p2-p1)表示向量p1到p2的欧几里得距离,即p1和p2之间的直线距离。这个函数可以用来计算两个向量之间的距离,也可以用来计算一个向量的模。在C++中,这个函数的原型为:
```cpp
double norm(InputArray src1, int normType=NORM_L2, InputArray mask=noArray());
```
其中,src1表示要计算范数的向量,normType表示要使用的范数类型,mask是一个可选的掩码,用于指定要计算的向量的子集。在计算向量距离时,通常使用默认值NORM_L2,表示欧几里得距离。
相关问题
opencv计算轮廓曲率
计算轮廓曲率是指计算轮廓曲线在某一点处的曲率半径,而曲率半径是指曲线在该点处的圆弧半径。在OpenCV中,可以通过以下步骤计算轮廓曲率:
1. 使用findContours函数找到轮廓。
2. 对于每个轮廓点,计算其相邻两个点的距离,得到弧长lArc。
3. 计算该点到相邻两个点所在直线的距离,得到弦长hArc。
4. 根据公式double R = 0.5*( lArc*lArc/hArc +hArc );计算曲率半径R。
5. 根据公式double curvity = 1 / R;计算曲率。
下面是一个示例代码,用于计算轮廓曲率:
```cpp
//读取图像
Mat img = imread("image.jpg", 0);
//二值化
Mat binary;
threshold(img, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);
//寻找轮廓
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//计算轮廓曲率
vector<double> curvatures;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++) {
Point p1 = contours[i][(j + contours[i].size() - 1) % contours[i].size()];
Point p2 = contours[i][j];
Point p3 = contours[i][(j + 1) % contours[i].size()];
double lArc = norm(p3 - p2) + norm(p2 - p1);
double hArc = norm(p3 - p1);
double R = 0.5*(lArc*lArc / hArc + hArc); double curvity = 1 / R;
curvatures.push_back(curvity);
}
}
```
双目视觉中如何求视线的射线方程,用opencv python 实现
在使用 OpenCV Python 实现双目视觉中求视线的射线方程时,需要使用相机内参矩阵、外参矩阵和视差值。以下是一个简单的 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义左右相机的内参矩阵、外参矩阵和视差值
K1 = np.array([[fx1, 0, cx1], [0, fy1, cy1], [0, 0, 1]])
K2 = np.array([[fx2, 0, cx2], [0, fy2, cy2], [0, 0, 1]])
R = np.array([[r11, r12, r13], [r21, r22, r23], [r31, r32, r33]])
T = np.array([[tx], [ty], [tz]])
D = np.array([[d]])
# 定义左右相机的投影矩阵
P1 = K1.dot(np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3, 1)))))
P2 = K2.dot(np.hstack((R, T)))
# 读入左右相机的图像
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')
# 根据视差原理计算左右相机中对应点的视差图
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(img_left, img_right)
# 根据视差图计算出空间点的坐标
points = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)
# 获取左相机中的一点,计算出该点在空间中的坐标
x, y = 100, 100
point_left = np.array([[x], [y], [1]])
point_left_norm = np.linalg.inv(K1).dot(point_left)
point_right_norm = point_left_norm + np.array([[D]])
point_right = K2.dot(point_right_norm)
point_3d_hom = cv2.triangulatePoints(P1, P2, point_left_norm, point_right_norm)
point_3d = cv2.convertPointsFromHomogeneous(point_3d_hom.T)
# 计算视线的射线方程
camera_center = np.array([[0], [0], [0]])
ray_direction = point_3d - camera_center
print("射线起点:", camera_center)
print("射线方向:", ray_direction)
```
在上述代码中,我们首先定义了左右相机的内参矩阵、外参矩阵和视差值,并计算出了左右相机的投影矩阵。然后,我们读入左右相机的图像,并根据视差原理计算出对应点的视差图。接着,我们根据视差图计算出空间点的坐标,并选择左相机中的一个点,计算出该点在空间中的坐标。最后,我们根据该点的空间坐标和相机中心点计算出视线的射线方程。