Question

我看过链接的问题，但我无法理解为什么MATLAB和OpenCV会给出不同的结果。

MATLAB代码

double getColWiseStd(cv::Mat in)
{
    CV_Assert( in.type() == CV_64F );

    cv::Mat meanValue, stdValue, m2, std2;
    cv::Mat colSTD(1, A.cols, CV_64F);
    cv::Mat colMEAN(1, A.cols, CV_64F);       

    for (int i = 0; i < A.cols; i++)
    {           
        cv::meanStdDev(A.col(i), meanValue, stdValue);
        colSTD.at<double>(i) = stdValue.at<double>(0);
        colMEAN.at<double>(i) = meanValue.at<double>(0);
    }

    std::cout<<"\nCOLstd:\n"<<colSTD<<std::endl;
    cv::meanStdDev(colSTD, m2, std2);
    std::cout<<"\nCOLstd_f:\n"<<std2<<std::endl;


    return std2.at<double>(0,0);
}

使用OpenCV和此功能：

Matrix: 
[6,   4, 23, -3;
 9, -10,  4, 11;
 2,   8, -5,  1]

COLstd:
[2.867441755680876, 7.71722460186015, 11.67142760000773, 5.887840577551898]

COLstd_f:
[3.187726614989861]

应用于相同的矩阵会产生以下结果：

std

我很确定OpenCV和MATLAB {{1}}函数是正确的，因此找不到我做错了什么，我错过了类型转换吗？还有别的吗？

Answer 1

您在OpenCV中计算的标准偏差通过观察次数（io_related）进行归一化，而您正在计算由N归一化的MATLAB中的标准差（这也是默认的归一化因子） MATLAB，被称为 Bessel's correction ）。因此存在差异。

您可以通过选择第二个输入参数N-1在MATLAB中按N进行标准化：

OpenCV的标准偏差结果与MATLAB相比较

1 个答案: