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在 OpenCV 内置示例中，它在图像上找到正方形，所有轮廓都存储在向量中。
如何根据数学向量运算处理这些点。为了计算这些轮廓点之间的简单 versors，我必须将它们转换为 Vec2d，所以我可以使用“norm”函数：

Vec2d PointTOVec2d(Point q){
return Vec2d(q.x,q.y);
}

void main(){
vector<cv::Point> square=SomeFunctionCalculatingSquarePoints(); 
Vec2d v1;
v1=PointTOVec2d(square[1]-square[0]);
v1=v1/norm(v1);
}

但即使采用这种方式，我似乎也无法找到一种方法（通过显式函数）来计算 Vec2d 的简单幅度。

那么如何在 OpenCV 中将点作为数学向量处理，我是否必须自己编写所有内容，还是我错过了一些非常重要的 OpenCV 数学特性/方式/类来处理它们？

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cv::norm()已经可以操作cv::Point了。cv::Vec2d如果您不想，则无需转换为：

cv::Point pt(3,4);
double n1 = cv::norm(pt);   // Result is 5

cv::Vec2d v(3,4);
double n2 = cv::norm(v);    // Result is 5
于 2013-07-24T14:52:05.047 回答