使用opencv范数函数获得两点的欧几里得距离

Question

测试代码很简单：

 #include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main()
{
        cv::Point2f a(0.f, 1.f);
        cv::Point2f b(3.f, 5.f);
        std::cout << cv::norm(a - b)<< std::endl;
        return 0;
}

它工作正常。但是如果我换行

std::cout << cv::norm(a - b)<< std::endl;

到 std::cout << cv::norm(a, b)<< std::endl;

或 std::cout << cv::norm(a - b, cv::NORM_L2)<< std::endl;

发生错误，它告诉我这样的功能无法匹配。

我不明白为什么不能转换 Point2f 类型，因为唯一的输入参数 a-b 效果很好。

这里 给出的 opencv 范数函数。

原文由 Daniel 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

正如您在文档中看到的那样， norm() 函数集都在通用 InputArray 数据类型上运行。因此，从 这里，您可以看到这可以是 cv::Mat 或 std::vector 但肯定不是 cv::Point2f 。

在检查了源代码（3.0，但我怀疑它在 2.4 系列中有所不同）后，我看到该函数有 9 个重载，但唯一的 cv::Point<> 只有一个参数。

因此，您需要将您的积分转换为 cv::Mat 。这可以很容易地完成，因为有一个 cv::Mat 的构造函数，它将一个点作为参数。所以就这样做：

 std::cout << cv::norm( cv::Mat(a), cv::Mat(b) ) << std::endl;

但作为旁注，我不确定这是最好的解决方案：它意味着额外的内存分配，并且直接计算距离可能更快（即： sqrt( (a.x-b.x)*(a.x-b.x) + (a.y-b.y)*(a.y-b.y) ) 。看起来很苛刻，但你可以依靠编译器来优化它。

原文由 kebs 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

请注意， sqrt( (a.x-b.x)*(a.x-b.x) + (a.y-b.y)*(a.y-b.y) ) 与 sqrt( (a - b).x * (a - b).x + (a - b).y * (a - b).y ) 相同，因此您可以调用 cv::norm(a - b) 。

但是，根据这个（虽然是旧的） 链接，单点对的性能很差。

我刚刚在我的机器上运行了 测试代码。它生成 15,000 个点并计算每个点到其余点的距离。

 a : [0, 0] - b : [2.14748e+09, 2.14748e+09]

euclideanDist : 3.037e+09
distanceBtwPoints : 3.037e+09
cv::norm : 3.037e+09

max_distance euclideanDist : 3.02456e+09 time passed :0.165179
max_distance distanceBtwPoints : 3.02456e+09 time passed :0.259471
max_distance cv::norm : 3.02456e+09 time passed :0.26728

奇怪。最快的代码是

float euclideanDist(cv::Point2f& a, cv::Point2f& b)
{
    cv::Point2f diff = a - b;
    return cv::sqrt(diff.x*diff.x + diff.y*diff.y);
}

使用 cv::norm(a - b) 和下面的代码几乎相等：

 static double distanceBtwPoints(const cv::Point2f &a, const cv::Point2f &b)
{
    double xDiff = a.x - b.x;
    double yDiff = a.y - b.y;

    return std::sqrt((xDiff * xDiff) + (yDiff * yDiff));
}

但这显然是因为 double 的演员表。如果保留为 float ， distanceBtwPoints 与 eucledianDist 一样快。

原文由 darda 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议