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

LM（Levenberg-Marquardt）优化算法是一种非线性最小二乘问题的优化方法。在 OpenCV 中，可以使用 cv::LevenbergMarquardt 进行 LM 优化。

该函数的参数包括：

- func：计算误差的函数，需要满足以下条件：

- 输入参数为一个参数向量（cv::Matx 或 cv::Mat）、输出参数为一个误差向量（cv::Matx 或 cv::Mat）；
- 返回值为 bool 类型，表示计算是否成功。

- jacobian：误差函数对参数向量的偏导数，需要满足以下条件：

- 输入参数为一个参数向量（cv::Matx 或 cv::Mat）、输出参数为一个偏导数矩阵（cv::Matx 或 cv::Mat）；
- 返回值为 bool 类型，表示计算是否成功。

- param：待优化的参数向量，需要是 double 类型的 cv::Matx 或 cv::Mat。

- termcrit：迭代停止条件，包括最大迭代次数和误差阈值。

- status：迭代状态，返回优化是否成功。

- covar：参数协方差矩阵，返回优化后的参数向量的协方差矩阵。

具体的使用方法可以参考 OpenCV 官方文档中的示例代码。