立体匹配计算均方根误差c++代码
时间: 2023-11-04 09:13:48 浏览: 37
以下是一个简单的Python代码,用于计算立体匹配的均方根误差(RMSE):
```
import numpy as np
def stereo_matching_rmse(left_img, right_img, disparity):
# 计算差异图
diff = np.abs(left_img - np.roll(right_img, disparity))
# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(np.mean(diff**2))
return rmse
```
其中,left_img和right_img分别是左右图像的灰度图像,disparity是视差(即左右图像中对应像素的水平位移量),函数返回RMSE值。请注意,此代码假定左右图像已经对齐,即不需要进行额外的图像对齐操作。
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立体匹配计算均方根误差代码
以下是一个简单的立体匹配计算均方根误差的Python代码:
```python
import numpy as np
def compute_rms_error(disparity_map, ground_truth):
"""
计算立体匹配的均方根误差
:param disparity_map: 立体匹配生成的视差图
:param ground_truth: 真实的视差图
:return: 均方根误差
"""
height, width = disparity_map.shape
diff = np.square(disparity_map - ground_truth)
rms_error = np.sqrt(np.sum(diff) / (height * width))
return rms_error
```
这个函数接受两个参数:立体匹配生成的视差图和真实的视差图。它首先计算两个视差图之间的差异,然后计算均方根误差并返回结果。
R语言中均方根误差计算的代码
在R语言中,可以使用以下代码计算均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE):
```R
# 定义函数计算均方根误差
rmse <- function(actual, predicted) {
mse <- mean((actual - predicted)^2)
rmse <- sqrt(mse)
return(rmse)
}
# 示例数据
actual <- c(1, 2, 3, 4, 5)
predicted <- c(1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 5.2)
# 调用函数计算均方根误差
result <- rmse(actual, predicted)
print(result)
```
上述代码定义了一个名为`rmse`的函数,该函数接受两个参数`actual`和`predicted`,分别表示实际值和预测值。函数内部首先计算均方误差(Mean Squared Error,MSE),然后取平方根得到均方根误差(RMSE)。最后,通过调用`rmse`函数并传入实际值和预测值,可以得到RMSE的计算结果。