OpenCV に 2 次元の点のベクトルがあります
std::vector<cv::Point2f> points;
の x 座標と y 座標の平均値を計算したいと思いますpoints。何かのようなもの：
cv::Point2f mean_point; //will contain mean values for x and y coordinates
mean_point = some_function(points);
これは、Matlab では簡単です。しかし、同じことを達成するためにいくつかの高レベルの OpenCV 関数を利用できるかどうかはわかりません。助言がありますか？
InputArrayここで良い仕事をします。あなたは単に呼び出すことができます
cv::Mat mean_;
cv::reduce(points, mean_, 01, CV_REDUCE_AVG);
// convert from Mat to Point - there may be even a simpler conversion,
// but I do not know about it.
cv::Point2f mean(mean_.at<float>(0,0), mean_.at<float>(0,1));
詳細：
新しい OpenCV バージョンでは、InputArrayデータ型が導入されています。このようにして、行列 (cv::Mat) またはベクトルのいずれかを OpenCV 関数にパラメーターとして送信できます。Avector<Vec3f>は、3 つのチャネル、1 つの行、およびベクトル サイズに等しい列数を持つ float 行列として解釈されます。データがコピーされないため、この透過的な変換は非常に高速です。
利点は、OpenCV 関数を使用して数学演算を容易にしながら、アプリに適したデータ型を操作できることです。
OpenCVPoint_では既に が定義されているためoperator+、これはかなり単純なはずです。まず、値を合計します。
cv::Point2f zero(0.0f, 0.0f);
cv::Point2f sum = std::accumulate(points.begin(), points.end(), zero);
次に、除算して平均を求めます。
Point2f mean_point(sum.x / points.size(), sum.y / points.size());
...または を使用することもできPoint_ますoperator*:
Point2f mean_point(sum * (1.0f / points.size()));
残念ながら、少なくとも私が見る限り、Point_は を定義していないためoperator /、サイズで割る代わりに逆数を掛ける必要があります。
次のようにstl のstd::accumulateを使用できます。
cv::Point2f sum = std::accumulate(
points.begin(), points.end(), // Run from begin to end
cv::Point2f(0.0f,0.0f), // Initialize with a zero point
std::plus<cv::Point2f>() // Use addition for each point (default)
);
cv::Point2f mean = sum / points.size(); // Divide by count to get mean
それらをすべて合計し、合計ポイント数で割ります。