软件源里面的opencvsudo apt install libopencv-dev该版本是2.4.9.1依赖项sudo apt install build-essentialsudo apt inst
原创
2022-12-05 15:13:18
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Linux系统一直以来都是许多科研人员、工程师和开发人员的首选操作系统之一。在Linux系统上，OpenCV2.4是一个非常重要的开源计算机视觉库，它提供了大量用于实现图像处理、目标识别、机器视觉等功能的函数和工具。在本文中，我们将探讨如何在Linux系统上应用OpenCV2.4进行图像处理和机器视觉应用。
首先，要在Linux系统上使用OpenCV2.4，需要先安装相应的软件包。可以通过包管理
原创
2024-05-30 10:45:24
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参考： 距离与范数：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363707147 文章目录一、各种距离概念1、曼哈顿距离2、欧式距离3、切比雪夫距离4、闵可夫斯基距离5、标准化欧式距离6、马氏距离7、余弦距离8、汉明距离9、杰卡德距离10、相关距离11、信息熵二、各种距离计算公式三、范数与距离 一、各种距离概念距离这个概念，在上小学的时候就知道了，它衡量的是两点之间的远近程度。其
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2024-02-20 21:41:05
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对于kNN算法，难点在于计算测试集中每一样本到训练集中每一样本的欧氏距离，即计算两个矩阵之间的欧氏距离。现就计算欧式距离提出三种方法。 欧式距离：https://baike.baidu.com/item/欧几里得度量/1274107?fromtitle=欧式距离&fromid=2809635&fr=aladdin1. 两层循环分别对训练集和测试集中的数据进行循环遍历，计算每两个样本
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2023-08-19 20:44:49
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在我们的机器学习和数据挖掘过程中（如最近学习的聚类，以及knn算法），经常会用到一些距离算法，如欧式距离，曼哈顿距离等等，那么这些距离是怎么计算的呢，我们来了解一下：欧式距离（Euclidean Distance)欧式距离又称之为欧几里得度量，我们从小学开始所学的二维空间两点的距离便是欧式距离。二维空间点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离 在欧几里得平面中，两点
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2023-11-06 20:11:13
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距离计算方法总结在作分类的时候需要估算不同样本之间的相似性度量，常用的方法就是计算样本间的“距离”。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2
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2023-11-09 08:40:57
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距离公式距离的判定欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离明可夫斯基距离马氏距离汉明距离相似度的判定余弦相似度皮尔森相关系数Jaccard相似系数 参考大神连接1： https://www.jianshu.com/p/c30bb865429e 参考大神连接2： https://zhuanlan.zhihu.com/p/46626607 因为需要对数据距离进行判定，记录一下自己的学习。 在大数据的年代
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2023-12-25 22:20:59
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一个电脑小白的自我成长之路。1.常见的距离算法1.1欧几里得距离（Euclidean Distance）公式如下：标准欧氏距离的思路：现将各个维度的数据进行标准化：标准化后的值 = ( 标准化前的值 － 分量的均值 ) /分量的标准差，然后计算欧式距离欧式距离的标准化（Standardized Euclidean distance）公式：1.2马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distan
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2023-12-06 16:00:45
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一、环境搭建个人环境 Mac OS python3.7.3在终端中输入口令如下：pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 insta
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2023-08-15 13:28:25
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在计算机科学与机器学习领域，欧式距离是一个非常重要的概念。在本文中，我将详细解析如何用Java实现欧式距离算法，既包括技术原理，也包含结构解析和代码分析，力求让读者全面理解该算法的实现过程。
## 背景描述
自从20世纪80年代初以来，欧式距离被广泛应用于模式识别、聚类分析等领域，成为了衡量点与点之间距离的标准之一。在我的编程旅程中，我注意到它在数据挖掘和机器学习中的重要性。因此，我决定深入学
RTABMAP-ROS 调用RTABMAP的方法CoreNode.cpp: new CoreWrapper --(CoreWrapper.cpp: process() -- mapsManager_.updateMapCaches)
Q：CoreNode如何与CoreWrapper建立关联？
MapsManager.cpp: iter; memory->getSignatureDataCon
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2024-09-09 00:24:15
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小结啥啊 很久之前写的 不过现在忘了 来复习一下 不过这种题 写暴力 也是很简单啊 但是分少啊qwq1 欧式距离 也就是我们常说的 欧几里得距离 也就是 $z=\sqrt{x^2+y^2}$ 然后也就是对应到平面上 求两个点的距离的时候 用横纵坐标之差 然后开根号 即可就是 现在在班里学习文化课 的同学 数学课本上的 计算公式 很好理解 不过 这种一般用于 题目给定你是 这样计算距离&n
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2023-07-06 17:40:48
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前言关于距离度量的方法的专题其实已经想做好久了，正好趁这个机会总结出来。这里讨论的距离度量应该是向量空间内的度量，两个点(即两个向量)之间的距离或相似性的度量。每种度量包括描述、定义和公式、优缺点、应用等部分。编辑距离：也叫Levenshtein距离，用来测量文本之间的距离。1. 欧氏距离（Euclidean distance）描述这是最常见的两点之间距离度量表示法，即欧几里得度量。我们小学、初中
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2024-08-11 10:26:38
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1、欧氏聚类原理 三维空间欧氏距离聚类算法中，涉及到唯一距离参数d。当点之间距离小于距离d 时，表明两点局部相连，属于同一簇点集。其中点之间相连满足如下性质：若点A 与点B 相连，点B 与点C 相连，则点A 与点C 也相连。 需要注意的是，二维空间欧氏距离聚类算法是指将三维点云数据投影到二维平面（如xoy平面），再依据
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2024-06-23 09:29:39
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前提在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：1) d(x,x) = 0  
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9
Atitti opencv2.4 实现的人脸检测 attilax总结
1.1. 1、OpenCV人脸检测的方法 1
1.2. /atiplat_img/src/com/attilax/facedetection/FaceDetector.java 1
1.3. 效果如图：很不错 3
1.4. Attilax总结，效果还是不错的 3
1.1. 1、OpenCV人脸检
原创
2021-09-07 15:31:15
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常见距离公式的MATLAB代码（一）大家好！ 最近在研究小样本聚类，作为一个初学者，首先肯定是学习一下它的预备知识距离公式啦~在了解了各种距离公式的定义之后，想要看下它们的代码是怎么写的，但是网上大多都是dist表示的代码，于是准备自己动手写一下。根据这些天整理的笔记，总结如下： （当然有些地方可能写的不太对，希望能和大家共同探讨：））1、欧几里得距离（Euclidean Distance）*也称
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2023-10-07 15:06:57
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欧氏距离（Euclidean distance）
欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是 d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^) 三维的公式是 d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+(z1-z2)^) 推广到n维空间，
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2023-06-19 13:55:28
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1、欧氏距离（Euclidean Distance）欧式距离可解释为连接两个点的线段的长度。欧式距离公式非常简单，使用勾股定理从这些点的笛卡尔坐标计算距离。 代码实现：import numpy as np
x=np.random.random(10)
y=np.random.random(10)
#方法一：根据公式求解
d1=np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))
#方
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2023-09-01 11:41:50
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