马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalan
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2022-12-01 18:59:43
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马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。 对于一个均值为，
概念 编辑距离的作用主要是用来比较两个字符串的相似度的 基本的定义如下所示：编辑距离，又称Levenshtein距离（莱文斯坦距离也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 这个概念是由俄罗斯科学家Vladimir Levenshtei
# Mahalanobis距离在机器学习中的应用
在机器学习和统计学中，距离度量是处理数据的基本工具之一。众多距离度量中，Mahalanobis距离因其在多维空间中的表现而备受关注。相较于欧氏距离，Mahalanobis距离考虑了数据集的协方差，使其在处理具有相关性的变量时更加有效。
## 什么是Mahalanobis距离？
Mahalanobis距离是定义在多维空间中的一种测量方法。它与数
Mahalanobis距离就是MVN中的指数部分中的距离项，MVN用其度量x与mean之间的距离，用来影响概率密度p(x)。实际上该距离就是将两个高维空间中的点(x和mean)之间的欧氏距离进行了扩展，扩展到其中一个点（x here）是随机变量的情况。且将x各维度之间的相关性考虑进去，当x各维度之间彼此独立时该距离退化成欧氏距离。Regression解决的实际上是寻找两个随机变量之间联系的问题。即，有两个随机变量x和y，两者之间有所关联，但又不能完全确定，因为有随机性（因此没必要也不应该试图将给定的(x,y) pairs完全拟合）。因此给定x我们并不能完全确定y，而只能推知p(y|x)，我们希
原创
2021-08-25 15:22:35
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马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知
原创
2023-11-07 11:25:50
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机器学习——马氏距离前言马氏距离马氏距离的推导 前言在介绍马氏距离之前，我们首先看如下概念：方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度协方差：标准差与方差是描述一维数据的，当存在多维数据时，我们通常需要知道每个维数的变量中间是否存在关联。**协方差就是衡量多维数据集中，变量之间相关性的统计量。**比如说，一个人的身高与他的体重的关系，这就
距离是点P和分布D之间距离的度量，由P.C.Mahalanobis于1936年引入。[1]它是测量P离D平均值多少标准差的概念的多维概括。如果P在D平均值处，则此距离为零
原创
2022-10-20 09:51:26
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给定一个数据点x\mathbf{x}x和均值μμ，以及数据的协方差矩阵S\mathbf{S}SDMxμx−μTS−1x−μDMxμx−μTS−1x−μ。
原创
2024-10-27 06:14:29
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马氏距离（Mahalanobis Distance）是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提
原创
2022-04-22 15:49:28
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opencv中标准Hough变换检测出的直线参数 前几天在图像处理中用到了opencv的函数检测图像中的直线，当时对于获取的直线参数有一点点误解。 首先，简单的介绍下Opencv中的hough变换： Opencv支持两种不同形式的hough变换：标准hough变
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2024-07-31 13:26:47
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图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans距离变换 ①不断膨胀/腐蚀得到 ②基于倒角距离distanceTransform(InputArray src, Out
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2024-04-09 11:24:41
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什么是图像分割？图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种： 距离变换的定义 ：计算图像中像素点到最近零像素点的
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2024-04-24 12:56:11
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关于OpenCV3使用距离变换的应用Ｃ++实现DEMO-数玉米粒个数过程效果图软件环境VS2015,OpenCV341,C++代码实现#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int mai
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2024-03-28 21:15:13
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1. 直线检测 霍夫变换是通过霍夫坐标系的直线与笛卡尔坐标系的点之间的 “映射” 关系来判断图像中的点是否构成直线。 上图中：笛卡尔空间中一条线（y=kx+b），k表示线段的斜率、b表示垂直线段方向的位置。映射到霍夫空间中就是一个点（k，b）。其中，xy是已知的常量，kb是变量。==========这里省略一万字。。。。总结：在笛卡尔空间中多个点如果处在同一条直线上，那么映射到霍夫空间中
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2024-06-04 10:20:41
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距离变换是图像处理中常用的一种图像变换算法，它计算出每个像素离图像中满足某个特定条件的像素的距离，然后使用这个计算出的距离进行灰度值的变换 。常用的距离有：欧几里德距离、棋盘距离、街区距离(曼哈顿距离)。这三个距离具体的数学定义这不作介绍，网上很容易查到资料。这三个距离中最常用的距离是欧几里德距离。距离变换的应用非常广泛，以下是几个常见的应用：形态学分割：距离变换可以用于形态学分割，通过计算图像中
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2024-03-21 17:52:37
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距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。 距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果是一幅灰度级图像，即距
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2024-02-23 11:12:28
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前言
分析一下上次的行人跟踪程序关键点，达到的目的:看完这篇博客，即可凭借代码片段和设计思路自行写出。二．关键函数1.直方图计算函数，cv::calcHist（），在opencv的源码中查到有三种重载，如下：（1）void cv::calcHist(const Mat * images,//指针表示的图像集合
int nimages,//图像个数
const int *
前言 DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法，它直接将图像特征图转化为目标检测结果。尽管很有效，但由于在某些区域(如背景)上进行冗余计算，输入完整的feature maps的成本会很高。在这项工作中，论文将减少空间冗余的思想封装到一个新的轮询和池(Poll and Pool, PnP)采样模块中，该模块具有通用和即插即用的特点，利用该模块构建了一个端到端的PnP-DE
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2024-08-24 11:17:46
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目录说在前面TheoryImage Process(图像处理)Pixels Transform(像素变换)Brightness and contrast adjustments(亮度&对比度调整)CodeResultPractical example(重点)引出问题Gamma correction 说在前面opencv版本：4.0.1操作系统：win10vs版本：2017官方文档：Cha
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2024-05-04 20:01:41
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