立体匹配计算均方根误差代码
时间: 2023-12-20 18:57:51 浏览: 28
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。
相关问题
立体匹配计算均方根误差c++代码
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。
matlab均方根误差代码
MATLAB中的均方根误差(RMSE)可以通过以下代码计算:
```matlab
function rmse = calculateRMSE(predicted, actual)
% predicted为预测值向量,actual为实际值向量
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((predicted - actual).^2));
end
```
其中,`predicted`和`actual`都是向量,分别存储预测值和实际值。该函数返回均方根误差。
如果您需要使用该函数,请将上述代码保存到一个.m文件中,然后在MATLAB命令行中调用该函数,例如:
```matlab
predicted = [1 2 3 4 5]; % 预测值向量
actual = [1.2 1.8 3.1 4.2 4.9]; % 实际值向量
rmse = calculateRMSE(predicted, actual); % 计算均方根误差
disp(rmse); % 显示均方根误差
```