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两点之间除了欧式距离,还有什么计算距离的方法?
shuofeng
2003-06-16 07:42:42
如题。好像在一本书上见过,但怎么也想不起来了,请各位不吝赐教,或者提醒我在那本书上有。
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两点之间除了欧式距离,还有什么计算距离的方法?
如题。好像在一本书上见过,但怎么也想不起来了,请各位不吝赐教,或者提醒我在那本书上有。
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SkyWalkerJ
2003-06-19
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拜托,这“两点”应该是泛指任何向量空间中的两个点,而不是平面直角坐标系中的两点吧,否则讨论这些还有什么意义,平面直角座标下两点的距离当然就应该是欧式距离。
allendragon
2003-06-19
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棋盘距离和街区距离使用的计算模板不同,计算后得到的距离图像街区距离的等距图像为菱形,而棋盘距离的等距图像为矩形。
zzwu
2003-06-19
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街区距离和棋盘距离又有什么差别?
allendragon
2003-06-18
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不管街区距离,还是棋盘距离,都属于数字距离,属于此类的距离还有N-领域距离(4,8,三维时还有6,18,26),斜切距离(chamfer distance),八边形距离等,各种距离只是使用的模板不同,计算方法都类似。
xia081
2003-06-17
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还有马氏距离,Russell and Rao距离,Dice距离,Kulczynshi距离,Yule距离......
goodsong
2003-06-17
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看一下数值计算方法中关于范式的概念
具体的我忘了
我们通常所说的距离就是一种范式
shuofeng
2003-06-17
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谢谢各位的关照。我以前看到的关于两点之间距离的那本书已经找到了,是科学出版社的《机器视觉》,作者是贾云得,这本书上共列举了三种距离计算的方法:欧几里德距离、街区距离和棋盘距离。HUNTON那位朋友说的汉明距离好像是关于两个二进制码段的,而不是两个坐标点的。zzwu那位朋友所说的曼哈顿距离似乎就是那本书上所说的街区距离,街区距离的计算方法为|i1-i2|+|j1-j2|,(i1,j1)和(i2,j2)为两个点的坐标。
luoda
2003-06-17
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无限
zzwu
2003-06-17
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还有曼哈顿距离(Manhattan distance), 即2点之间水平和垂直距离之和.
HUNTON
2003-06-17
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还有汉明距离
8alang8
2003-06-17
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是范数吧。
allendragon
2003-06-16
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还有数字距离(请查阅有关的文献,外文查digital distance),还有豪斯道夫距离(Hausdorff distance)查阅有关实变函数与泛函分析方面的书。
python
计算
坐标点
欧式
距离
_
计算
Python Numpy向量
之间
的欧氏
距离
实例
计算
Python Numpy向量
之间
的欧氏
距离
,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏
距离
计算
如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2))) 或者直接:dist = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2) # 补充知识:Python中
计算
两个数据点
之间
的
欧式
距离
,一个点到数据集中其他点的
距离
之和 # 如下所示: #
计算
数两个数据点
之间
的
欧式
距离
import n
欧式
距离
计算
公式
欧式
距离
也称欧几里得
距离
,是最常见的
距离
度量,衡量的是多维空间中两个点
之间
的绝对
距离
。 也可以理解为:m维空间中两个点
之间
的真实
距离
,或者向量的自然长度(即该点到原点的
距离
)。在二维和三维空间中的欧氏
距离
就是
两点
之间
的实际
距离
下面是具体的
计算
公式 ...
计算
两个矩阵
之间
的
欧式
距离
在我们使用k-NN模型时,需要
计算
测试集中每一点到训练集中每一点的欧氏
距离
,即需要求得两矩阵
之间
的欧氏
距离
。在实现k-NN算法时通常有三种方案,分别是使用两层循环,使用一层循环和不使用循环。 使用两层循环 分别对训练集和测试集中的数据进行循环遍历,
计算
每两个点
之间
的
欧式
距离
,然后赋值给dist矩阵。此算法没有经过任何优化。 num_test = X.shape[0] num_...
计算
点云图中任意
两点
的
距离
——
欧式
距离
计算
点云图中任意
两点
的实际
距离
: 思路:首先利用pcl获取屏幕的三维点坐标,然后利用
欧式
距离
的公式,即可求出
两点
的实际
距离
。(一般3D相机线扫获取的文件格式为bin/csv/txt,需要进行格式的转换,才可利用pcl拾取三维坐标) 平台:vs2015+pcl1.8.1 PCL: 并非绝地求生,而是基于C++的点云库,实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。 PCL配置:https://blog.csdn.net/uniqu
欧式
距离
与曼哈顿
距离
欧式
距离
,其实就是应用勾股定理
计算
两个点的直线
距离
二维空间的公式 其中, 为点与点
之间
的欧氏
距离
;为点到原点的欧氏
距离
。 三维空间的公式 n维空间的公式 曼哈顿
距离
,就是表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和: 图中红线代表曼哈顿
距离
,绿色代表欧氏
距离
,也就是直线
距离
,而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿
距离
。曼哈顿
距离
——
两点
在南北方向上...
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