opencv怎么得到拟合椭圆后的平均残差

要得到拟合椭圆后的平均残差，可以使用OpenCV中的`fitEllipse()`函数来拟合椭圆，并使用`fitEllipse()`函数返回的椭圆参数和原始数据计算残差。具体步骤如下：

1. 使用`fitEllipse()`函数拟合椭圆，该函数返回椭圆的中心坐标、长轴和短轴长度、椭圆的旋转角度等参数。

2. 将原始数据点投影到拟合椭圆上，计算每个点到椭圆的距离，这些距离即为残差。

3. 计算所有点到椭圆的距离的平均值，即为拟合椭圆后的平均残差。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 生成一些随机数据点
data = np.random.rand(20, 2) * 200

# 拟合椭圆
ellipse = cv2.fitEllipse(data)

# 计算残差
distances = []
for point in data:
    distance = cv2.pointPolygonTest(ellipse, point, True)
    distances.append(distance)

# 计算平均残差
mean_distance = np.mean(distances)

print("拟合椭圆后的平均残差为：", mean_distance)

注意：上述代码中的`pointPolygonTest()`函数用于计算点到椭圆的距离。如果点在椭圆内部，该距离为负数，否则为正数。如果设置参数`measureDist`为True，则该函数计算的是点到椭圆的距离；否则，计算的是点到椭圆的符号距离。