c-OpenCV是否为cv :: Point提供平方函数?

我必须根据距离阈值检查点之间的几个距离.我所能做的就是求出阈值的平方,并将其与(a-b)的平方范数进行比较,其中a和b是我要检查的点.

我知道cv::norm函数,但是我想知道是否存在一个不计算平方根的版本(因此更快),还是应该手动实现.

最佳答案
OP开始注意:我接受了这个答案,因为它是使用OpenCV可以实现的最佳方法,但是我认为在这种情况下,最好的解决方案是使用自定义函数.

是的,它是NORM_L2SQR:

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    vector<Point> pts{ Point(0, 2) };

    double n = norm(pts, NORM_L2SQR);
    // n is 4

    return 0;
}

您可以在stat.cpp的cv :: norm函数中看到,如果您使用NORM_L2SQR,则不会按标准计算sqrt:

...
if( normType == NORM_L2 )
{
    double result = 0;
    GET_OPTIMIZED(normL2_32f)(data, 0, &result, (int)len, 1);
    return std::sqrt(result);
}
if( normType == NORM_L2SQR )
{
    double result = 0;
    GET_OPTIMIZED(normL2_32f)(data, 0, &result, (int)len, 1);
    return result;
}
...

关于具体问题:

My actual problem is: I have a vector of points, merge points closer to each other than a given distance. “Merging” means remove one and move the other half way towards the just removed point.

你可能可以

>利用partition函数的谓词,如果两个点在给定阈值内,则返回true.
>检索同一集群中的所有点
>计算每个聚类的质心

这里的代码:

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    vector<Point> pts{ Point(0, 2), Point{ 1, 0 }, Point{ 10, 11 }, Point{11,12}, Point(2,2) };

    // Partition according to a threshold
    int th2 = 9;
    vector<int> labels;     
    int n = partition(pts, labels, [th2](const Point& lhs, const Point& rhs) { 
        return ((lhs.x - rhs.x)*(lhs.x - rhs.x) + (lhs.y - rhs.y)*(lhs.y - rhs.y)) < th2;
    });

    // Get all the points in each partition
    vector<vector<Point>> clusters(n);
    for (int i = 0; i < pts.size(); ++i)
    {
        clusters[labels[i]].push_back(pts[i]);
    }

    // Compute the centroid for each cluster
    vector<Point2f> centers;
    for (const vector<Point>& cluster : clusters)
    {
        // Compute centroid
        Point2f c(0.f,0.f);
        for (const Point& p : cluster)
        {
            c.x += p.x;
            c.y += p.y;
        }
        c.x /= cluster.size();
        c.y /= cluster.size();

        centers.push_back(c);
    }

    return 0;
}

将产生两个中心:

centers[0] : Point2f(1.0, 1.3333);
centers[1] : Point2f(10.5, 11.5)

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