cv2.NORM_L2

cv2.NORM_L2是OpenCV库中的一个量，用于表示计算向量或图像之间的L2范数（欧氏距离）。L2范数是一种常用的距离度量方式，它计算向量或图像中每个元素的差的平方和的平方根。

在OpenCV中，cv2.NORM_L2常量可以用于多种函数中，例如计算两个向量之间的距离、计算图像之间的差异等。通过使用cv2.NORM_L2，可以得到向量或图像之间的欧氏距离。

相关问题

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

您没有提供具体的错误信息，所以我无法确定您遇到的确切问题。请注意，这段代码需要以下库的支持：cv2，numpy和glob。请确保您已正确安装这些库。

在代码中，您需要将以下路径更改为您的图像路径：

images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png')

如果您的图片不在这个路径下，那么您需要将其更改为正确的路径。

此外，在标定阶段，您可能需要调整以下参数以获得更好的结果：

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

这些参数将影响角点的精度和标定的准确性。如果您遇到错误，请提供更多上下文信息，以便我更好地理解您的问题。

err = norm(image_points2Mat, tempImagePointMat, cv::NORM_L2);这行代码意思

这行代码的意思是计算两个矩阵之间的 L2 范数。具体来说，它计算了 `image_points2Mat` 和 `tempImagePointMat` 之间的差异或距离。函数 `norm()` 是 OpenCV 库中的一个函数，它可以用于计算不同范数（例如 L1 范数、L2 范数等）的差异。这里使用的是 L2 范数，也称为欧氏距离，在计算两个向量或矩阵之间的差异时比较常用。