使用 OpenCV 范数函数获得两点的欧氏距离

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。但是如果我换线

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，它告诉我无法匹配此类功能。
我不明白为什么Point2f类型无法转换，因为唯一的输入参数a-b运行良好。
这里给出的 opencv 范数函数。

Answer 1

请注意，sqrt( (a.x-b.x)*(a.x-b.x) + (a.y-b.y)*(a.y-b.y) ) 与说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（尽管很旧）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

令人 惊讶。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));
}

但这显然是因为演员阵容要double。如果保持float，distanceBtwPoints的速度与eucledianDist一样快。

Answer 2

正如您在文档中读到的，norm()组函数都对泛型InputArray数据类型进行操作。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。

在检查源代码（3.0 的源代码，但我怀疑它在 2.4 系列中是否不同）后，我看到该函数有 9 个重载，但唯一具有cv::Point<>重载的只有一个参数。

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的构造函数将一个点作为参数。所以只需做：

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

但作为附带评论，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) ) .这看起来很苛刻，但您可以依靠编译器来优化它。

Answer 3

作为替代方案，您可以使用：

#include <cmath>  // hypot
std::hypot((a - b).x, (a - b).y);