cv::TermCriteria term(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, maxCount, epsilon);优化成在opencv4.6中能用的

在 OpenCV 4.6 中，可以使用如下方式来优化 `cv::TermCriteria` 的创建：

cv::TermCriteria term(cv::TermCriteria::MAX_ITER + cv::TermCriteria::EPS, maxCount, epsilon);

其中，`cv::TermCriteria::MAX_ITER` 和 `cv::TermCriteria::EPS` 分别表示最大迭代次数和迭代误差的最小值。使用`+`运算符将它们组合在一起，就可以创建具有相同功能的 `cv::TermCriteria` 对象。然后，您可以像以前一样使用该对象来设置迭代算法的停止条件。

相关问题

TERMCRIT在opencv4.55中怎么用不了

TERMCRIT是OpenCV中的一个类，用于设置迭代的终止条件。在OpenCV4.55中，该类仍然可用。您可以在代码中包含以下头文件以使用该类：

#include <opencv2/core/types.hpp>

然后，您可以声明一个TERMCRIT对象并将其传递给需要使用终止条件的函数。例如，使用cv::TermCriteria类在cv::kmeans函数中设置迭代终止条件：

cv::TermCriteria termcrit(cv::TermCriteria::EPS+cv::TermCriteria::MAX_ITER, 10, 1.0);
cv::kmeans(data, K, labels, termcrit, 3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers);

希望这可以帮助您解决您的问题！

lm优化内参 opencv

### 回答1：
LM（Levenberg-Marquardt）算法是一种非线性最小二乘问题的优化方法，常用于相机标定、图像配准等领域。在OpenCV中，可以使用cv::LevenbergMarquardt类来实现LM优化。

使用cv::LevenbergMarquardt类进行优化时，需要定义一个目标函数，并提供初始参数。目标函数应该返回一个包含所有参数的向量和一个包含残差的向量。LM算法会不断调整参数，使得残差最小化。

下面是一个简单的示例代码，演示如何在OpenCV中使用LM算法进行优化：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>

using namespace cv;

// 定义目标函数
class MyFunc : public cv::MinProblemSolver::Function
{
public:
    MyFunc(const Mat& _points) : points(_points) {}

    virtual double calc(const double* x) const
    {
        double a = x[0];
        double b = x[1];

        double total_error = 0;
        for (int i = 0; i < points.rows; ++i)
        {
            double x = points.at<double>(i, 0);
            double y = points.at<double>(i, 1);

            double error = y - (a*x + b);
            total_error += error*error;
        }

        return total_error;
    }

private:
    Mat points;
};

int main()
{
    // 构造数据
    Mat points(10, 2, CV_64FC1);
    for (int i = 0; i < points.rows; ++i)
    {
        points.at<double>(i, 0) = i;
        points.at<double>(i, 1) = 3*i + 2;
    }

    // 定义初始参数
    double x[] = { 2, 1 };

    // 创建优化器
    Ptr<MinProblemSolver::Function> ptrFunc(new MyFunc(points));
    Ptr<MinProblemSolver> solver = MinProblemSolver::create(ptrFunc);

    // 进行优化
    TermCriteria termcrit(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 100, 1e-6);
    double res = solver->minimize(Mat(2, 1, CV_64FC1, x), Mat(), termcrit);

    // 输出结果
    std::cout << "a = " << x[0] << std::endl;
    std::cout << "b = " << x[1] << std::endl;

    return 0;
}

这个示例代码演示了如何使用LM算法拟合一个一次函数y=ax+b。在这个例子中，目标函数MyFunc返回残差的平方和，优化器会尝试不断调整a和b来使得残差最小化。

### 回答2：
lm优化内参（Levenberg-Marquardt Optimization）是一种常用的优化算法，通常用于计算机视觉中的相机内参的优化。而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，包括相机内参的优化。

在计算机视觉中，相机内参是相机模型的重要参数，影响着图像的畸变、尺度、旋转和平移等因素。当我们使用相机时，往往需要获取准确的内参信息，以便进行图像的几何校正、三维重建等任务。而lm优化内参就是通过拟合相机图片与真实场景图像的差异，来估计和优化相机的内参。

在OpenCV中，可以使用函数cv2.calibrateCamera()来进行相机内参优化。这个函数会根据传入的图片和真实场景的对应关系，估计相机的内参，并返回优化后的内参矩阵。lm优化内参的过程也是基于这个函数的内部实现，通过最小化重投影误差来寻找最优的内参。重投影误差就是指通过内参计算得到的图像点与真实图像点之间的差异。

使用lm优化内参时，需要提供一定数量的具有已知世界坐标的物体点和对应的图片点。这些点可以通过标定板等方式获取。传入这些点后，OpenCV会自动拟合相机的内参，以使得投影误差最小。

总而言之，lm优化内参是一种常用的相机内参优化算法，而OpenCV提供了相机内参优化的功能。通过使用OpenCV中的函数cv2.calibrateCamera()，我们可以方便地进行相机内参的优化，以提高计算机视觉任务的准确性和精度。

### 回答3：
在使用LM算法进行优化相机内参时，首先需要明确内参的定义。相机的内参主要包括焦距、主点坐标、畸变参数等，它们是用来描述相机成像的特性的。接下来是通过OpenCV来实现LM算法。

在OpenCV中，可以使用cv::calibrateCamera()函数进行相机内参的标定，其中的优化过程就是利用了LM算法。该函数需要提供一组已知的物体点和对应的图像点，通过将参数调整到最优状态，使得通过内参求解出来的点与真实的图像点的误差最小。

在LM算法中，首先需要定义目标函数。在相机内参的标定中，通常使用重投影误差作为目标函数。重投影误差是指将通过标定所得到的内参应用到物体点上，然后将物体点通过内参投影到图像平面上，最后计算这个投影点与真实图像点的距离。通过最小化重投影误差，可以得到最优的内参值。

在OpenCV中，优化过程是由cv::calibrateCamera()函数自动实现的。该函数会根据提供的物体点和图像点，自动调整相机内参，并输出最优的内参值。这个优化过程通常是一个迭代过程，通过不断调整内参的值，使重投影误差逐渐减小。LM算法就是其中一种常用的优化方法，可以帮助我们找到最优的内参值。

综上所述，使用LM优化内参的步骤主要包括：定义目标函数，将物体点通过内参投影到图像平面上，计算重投影误差，通过不断调整内参的值，最小化重投影误差。借助OpenCV中的cv::calibrateCamera()函数，我们能够方便地实现这个优化过程，并得到最优的相机内参值。