计算存储在数据框中的轮廓之间的欧几里德距离。使用一行作为引用
计算存储在数据框中的轮廓之间的欧几里德距离，可以通过以下步骤实现：
- 首先，需要将数据框中的轮廓提取出来，并将其表示为数值型向量。轮廓可以是图像、文本或其他类型的数据。
- 接下来，使用欧几里德距离公式计算两个轮廓之间的距离。欧几里德距离是指在n维空间中两点之间的直线距离，可以通过以下公式计算：
其中，x和y分别表示两个轮廓的向量，n表示向量的维度。
- 在计算欧几里德距离之前，需要确保两个轮廓的向量维度相同。如果维度不同，可以通过插值或其他方法将其调整为相同的维度。
- 一旦计算出两个轮廓之间的欧几里德距离，可以根据具体的应用场景来进行进一步的处理。例如，可以将距离用作相似性度量，进行聚类分析、图像检索等任务。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估。
相关·内容
我正在尝试找到与图像中给定点最近的轮廓边缘。使用canny边缘检测来确定边缘。 ? 上图是显示边缘的图像，红点是用户给出的点(右上角)。 我遍历所有可能的轮廓边，通过坐标(t1，x1)找到边和给定点之间的最短距离。然后找到该点到所有边的距离，然后找到到该点的距离最短的边。 for i in range(0, num_contours):
cnt=contours[i]
# find the distance of the chosen point from all the contours
dist= cv2.pointPolygonTest(cnt,(t1,x1
浏览 111提问于2020-10-16得票数 2
2回答
我正在用C语言创建一个零件扫描器，它将所有可能的扫描零件作为图像放在一个目录中。我的代码当前从该目录获取所有图像，并将它们转储到一个向量中。然后，我为所有图像生成一组轮廓线。然后，程序陷入while循环，不断地从网络摄像头中捕获图像，并为这些图像生成轮廓。我已经为零件设置了一个夹具，所以方向和大小不是问题，但是我不想校准机器，所以在模板图像和拍摄的零件图像之间可能会有移动。
比较轮廓的最佳方法是什么？我尝试了几种方法，包括没有轮廓的matchTemplate，但是如果你看一下下面的两个部分，你会发现这两个部分非常接近，所以matchShapes和matchTemplate无法像我使用它们的方式
浏览 0提问于2012-04-28得票数 2
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我使用k-means算法对我的数据进行聚类。我有5000个样本……(我的每个样本都是关于一个客户的。为了分析客户价值，我将基于4个行为特征对它们进行聚类。)距离是使用欧几里德度量和皮尔逊相关性计算的。
我需要知道
我不知道欧几里德距离是计算距离的正确方法还是皮尔逊相关性？我正在使用轮廓来验证我的聚类。当我使用皮尔逊相关性时，轮廓值比我使用欧几里德度量时要多。这是否意味着皮尔逊相关性更适合于距离度量？
浏览 4提问于2014-08-04得票数 0
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由于一个项目，我想比较一些图像产生的L-系统分形.我决定使用的方法是DTW (动态时间扭曲)。你们中的一些人可能知道，DTW的工作需要两个时间序列来进行比较。
在网上和科研论文上搜索之后，我找不到任何算法实现来为像我这样的图像生成时间序列。
只是想看看我想要比较的图片，见下面的内容：
每一列都是具有三次迭代的植物的特定基因型，正如您所理解的，我希望将这些图像进行比较。
因此，第一步是从每幅图像中提取时间序列数据，然后在DTW算法中使用。
关于如何实现这样的算法，我想了三种不同的方法，下面是我想要你的意见。
IDEA #1
第一个想法，正如您在上面所看到的，是计算同一代的分支的距
浏览 0提问于2015-03-19得票数 1
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我想要匹配两个图像中的特征，以检测复制-移动伪造。我使用来检测图像特征。但是，我在匹配PCA-SIFT特征时遇到了麻烦。根据几篇论文，PCA-SIFT使用与SIFT类似的匹配过程。我使用了以下代码片段来匹配功能。
%des1 and des2 are the PCA-SIFT descriptors obtained from two images
% Precompute matrix transpose
des2t = des2';
matchTable = zeros(1,size(des1,1));
cnt=0; %no. of matche
浏览 2提问于2016-04-20得票数 0
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在不使用opencv匹配器的情况下，如何匹配两个图像的功能？我为他们检测到了关键点和描述符。
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2,None)
如果我正确理解，我应该比较来自des1的每个描述符和来自des2的每个描述符，并找到最好的。但我怎么能比较他们呢？
浏览 1提问于2018-05-22得票数 3
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我正在学习使用R对数据点进行聚类，并创建了一个玩具示例。我使用轮廓统计来确定最优聚类数量，但它确定的最优数量并不是我所期望的。我将我的所有步骤和数据包括在下面。我想知道我是否误解/误用了什么？如果您有任何意见，我将非常感谢！
首先，从文件加载的数据矩阵"m“如下所示。
每一行都是对象的特征向量
然后是R代码：
d <- dist(m, method="euclidean")
距离矩阵如下所示：
接下来执行集群：
clustering <- hclust(d, "average")
然后计算所有可能的群集号的轮廓，即1<=i &l
浏览 1提问于2015-08-18得票数 0
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使用滑雪板和火花时的不同剪影得分
、、、、
当我使用相同的数据和相同的预测值计算轮廓得分时，使用Spark和sklearn，我得到了不同的结果。
下面是用于星火的代码：
>>> prediction.show()
+---+---+---------+----------+
| a| b| features|prediction|
+---+---+---------+----------+
| 1| 1|[1.0,1.0]| 1|
| 2| 2|[2.0,2.0]| 1|
| 3| 3|[3.0,3.0]| 0|
| 4| 4|[4.0,4.0]|
浏览 0提问于2020-03-26得票数 4
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我不确定“范数”和“欧几里德距离”是否意味着相同的东西。你能帮我区分一下吗？
我有一个n by m数组a，其中m > 3。我想计算第二个数据点a[1,:]到所有其他点(包括它本身)的Eculidean距离。所以我使用了np.linalg.norm，它输出两个给定点的范数。但我不知道这是不是联系急救人员的正确方法。
import numpy as np
a = np.array([[0, 0, 0 ,0 ], [1, 1 , 1, 1],[2,2, 2, 3], [3,5, 1, 5]])
N = a.shape[0] # number of row
pos = a[1,:] # pic
浏览 2提问于2015-08-21得票数 26
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我对一个与距离计算有关的小问题感到困惑。我想知道的是，在计算分类或回归中样本之间的距离时，是否也使用了标签或输出类，或者使用所有其他属性(不包括标签属性)计算距离？
浏览 0提问于2018-10-14得票数 1
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求直线形边界坐标的偏差
、、、、
如图所示，我在直线形状的边界上放置了元素。目的是找到一个度量(例如，avg，std )。偏差)，这给了我在整个过程中元素被组合或分离的程度(作为一个整体，橙色颜色-而不是每一行分组)以及每个元素松散地/强烈地遵循分组的因素？
理想的性病。偏差将完成提供因子(x倍)的工作，它偏离平均值(在这里解释得很好：)，但在这里是std。偏差不是一个很好的矩阵来寻找分组，因为元素根本上并不意味着遵循一个中心。
所提供的数据为：(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3).(xn，yn)和直线形状坐标。
浏览 8提问于2022-09-19得票数 -1
我目前正在做一个项目，需要我使用一些结构分析，如寻找周长和面积。我已经成功地获得了物体的轮廓。当我使用contour.size()函数时，它返回1108(在本例中)，当我使用cv：：arclength(等高线)函数时，它返回1200。
周长不应该是轮廓点的数目。(等高线是物体的外部边界)？我该相信哪一个？
浏览 5提问于2015-03-24得票数 0
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我正在努力使计算一个庞大数据集(600,000条记录)的记录中的不同之处成为可能。
第一项任务是使用、单个记录、和不包括该记录的整体data.frame之间的欧几里德距离来计算该数据之间的差异。
考虑到以下样本：
mydf <- data.frame(var1 = rnorm(5), var2 = rnorm(5), var3 = rnorm(5))
one_row <- mydf[1,]
这个问题分两个步骤阐述：
使用矢量化操作返回长度为4的向量，与mydf[-1,]的每一行相比，one_row的值不同
从点1的向量中提取更类似于one_row的行索引。
然后，我
浏览 1提问于2018-01-20得票数 1
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我正在使用dlib库在python中编写一些面部识别脚本。dlib接收一个face，并返回一个128维元组，其中包含浮点值，表示面中关键点的值。为了确定两个面是否相同，我将取两个128个维描述符，并计算欧几里德距离。如果它低于.6，它们很可能是相同的。
因此，问题是我应该如何存储这128个浮点值，以便以后可以快速搜索它们？
我不认为sql是好的，因为数据没有真正的结构，nosql获得的速度也是有价值的。
问题在于，我似乎无法设计一种存储数据的方法，这样您就可以使用db来过滤查询。有没有select * from faces where euclidean_distance({{ all 128
浏览 0提问于2017-11-28得票数 -1
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让我们想象一下，我们有数据
d1 = np.random.uniform(low=0, high=2, size=(3,2))
d2 = np.random.uniform(low=3, high=5, size=(3,2))
X = np.vstack((d1,d2))
X
array([[ 1.4930674 , 1.64890721],
[ 0.40456265, 0.62262546],
[ 0.86893397, 1.3590808 ],
[ 4.04177045, 4.40938126],
[ 3.01396153,
浏览 2提问于2015-07-30得票数 2
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通常，在分层聚类中，算法从每个点在其自己的组中开始，然后基于给定的度量组合组。
有没有一种方法可以用给定的起始组而不是单个点来初始化算法？
python或R都可以
浏览 3提问于2021-01-08得票数 0
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我搜索了一下，找到了类似的问题/答案，但他们都没有给我返回正确的结果。
情况：I有一个数组，其值为== 1，而其余单元格设置为零。每个单元格是一个正方形(width=height)。现在，我要计算所有1个值之间的平均距离。公式应该是这样的：d = sqrt ( (( x2 - x1 )*size)**2 + (( y2 - y1 )*size)**2 )
示例：
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
a = np.array([[1, 0, 1],
[0, 0, 0],
浏览 1提问于2014-12-04得票数 2
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我有相同元素的图像。我想要检测两幅图像上元素的轮廓，并计算轮廓距离。
对于调试，我绘制点，这些点被视为对应于可视化，哪些点被用来计算距离。
不幸的是，在模板图像上和目标图像上似乎都有相同的点。我认为它应该计算两幅图像上对应点之间的距离。因此，如果等高线旋转，距离就会很大。
我的问题是如何选择点来计算距离？我的密码怎么了？LabVIEW文档没有提到我使用的控件.。
我正在添加vi来测试它，并检查我的代码是否正常，->
我不添加图像，因为这不是解决我的问题的点，但重点是要弄清楚LabVIEW是如何工作的。
浏览 2提问于2012-09-02得票数 1
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作为输入，我有一个2D数组PointXY[][] clusters，它看起来像这样：
[[23.237633,53.78671], [69.15293,17.138134], [23.558687,45.70517]] . . .
[[47.851738,16.525734], [47.802097,16.689285], [47.946404,16.732542]]
[[47.89601,16.638218], [47.833263,16.478987], [47.88203,16.45793]]
[[47.75438,16.549816], [47.915512,16.506475], [
浏览 1提问于2020-06-18得票数 1
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我正在尝试在下面的数据集上实现K-means算法。计算任意两个数值属性之间的距离是很简单的，但是如何计算两个字符串之间的距离，以及如何将所有距离(即字符串属性之间的距离和数值属性之间的距离)相加。请告知me.Thank你。
浏览 1提问于2012-11-23得票数 2
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我有两个向量，比方说x=[2,4,6,7]和y=[2,6,7,8]，我想要找到每个对应对之间的欧几里德距离，或者任何其他实现的距离。那将是dist=[0, 2, 1, 1]。
当我尝试
dist = scipy.spatial.distance.cdist(x,y, metric='sqeuclidean')
或
dist = [scipy.spatial.distance.cdist(x,y, metric='sqeuclidean') for x,y in zip(x,y)]
我得到了
ValueError: XA must be a 2-dimension
浏览 8提问于2016-04-18得票数 1
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我对opencv2.3和android 2.2有一个问题:我有一组10张的图像，其中我取人脸，使用PCACompute和PCAProjet函数，我计算PCA的子空间，并将图像投影到这个子空间中。
因此，我有带有特征向量的Mat，带有平均值的Mat和Mat结果。
我的问题是:如何对新图像进行人脸识别？我必须比较哪些数据？特征值，特征向量？
我希望有人能帮助我。
提前谢谢。
马可
浏览 0提问于2012-02-03得票数 0
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我是一名博士生，我有一些我想分析的方法(算法)的结果。数据(结果)存储在csv文件中如下：-线条描述每个算法及其参数和结果。-一些列(特征)是定量的，另一些是定性的(列举类型)，最后一列是表示算法效率的结果，它是我可以在类(值的间隔)中转换的数值。首先，我想强调什么是好的和坏的算法的趋势。那么，有哪些特性帮助我获得了这些结果--我是机器学习的初学者，我在网上搜索了很多，但我没有找到合适的方法。你能告诉我一种聚类/学习的方法吗？我会很棒的。诚挚的问候。
浏览 0提问于2019-02-10得票数 0
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我想确定使用NbClust进行聚类的最佳k值，package.My数据具有连续变量和分类变量，因此我使用了使用集群包中的daisy()计算的不同矩阵。我使用了下面的代码：
res.nb <- NbClust(gower_dist_gender, min.nc = 1,
max.nc = 5,method = "complete", index ="all")
遇到这样的错误：
The TSS matrix is indefinite. There must be too many missing values. The
浏览 4提问于2017-09-06得票数 5
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我目前正在尝试实现时间序列数据的MPdist (矩阵轮廓距离)算法，但是我已经开发了一个新的距离度量，我想用它来代替欧几里德度量。我已经实现了一个技术上可行的算法，但是我用蛮力来计算每个时间序列的每个子序列之间的距离。
因此，这是非常低效的。我想使用相似的连接算法来降低复杂度。尽管如此，它们确实不是我的专长领域，而且我所见过的大多数算法都不是很透明，并且使用欧几里得距离来计算1NN相似连接。
有人能给我指一篇文章，它也许更透明，而且我可以更容易地用另一篇文章取代欧几里德度量吗？或者是github回购什么的。我只需要1NN
浏览 0提问于2020-11-12得票数 1
大家好，我正在追求麻省理工学院，我的项目是物体识别，以识别特定的物体，如武器等不允许在机场，所以输入将在matlab中的行李/行李的扫描图像，目前其静态图像，现在我正在使用边缘检测和直方图处理技术。我在互联网上找到了人工神经网络、遗传算法等等，但不能总结所有的场景，请用自己的方式来解释如何使用边缘检测和直方图处理技术进行目标识别
浏览 4提问于2012-11-27得票数 0
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我使用了路透社21578数据集的一部分，而mahout更具体地说，我只提取了对类别“主题”具有独特价值的文本，因此我只剩下了属于66个类别中的一个的9494个文本。我使用seq目录从文本创建序列文件，然后使用seq2sparse来缓存向量。然后，我使用余弦距离度量运行k-均值(我也尝试过tanimoto和欧几里得，没有更好的运气)，cd=0.1和k=66 (与类别数相同)。因此，我尝试使用自定义的代码和剪影的matlab实现来评估结果(只是为了确保我的代码中没有错误)，并且我得到集群的平均轮廓是0.0405。知道最好的聚类可以给出接近1的平均轮廓值，我看到我得到的聚类结果一点也不好。那么，这是
浏览 2提问于2012-09-01得票数 0
我正在做一个情绪分析项目，为此，我试图从不同的角度来看我的模型表现。 以下是示例表： |Topic|value|label|
|A |-0.99|0 |
|B |-0.98|1 |
|c |-0.93|0 |
|d |0.8 |1 |
|e |0.91 |1 |
|f |0.97 |0 | 我的目标是计算点在column: value和label之间的欧几里得距离，并将它们放在dataframe的列中 这里，如果value列中的数据朝向+ve，并且label是1，则它是理想的；如果值是-ve，并且label是0，那么它
浏览 35提问于2020-12-03得票数 1
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2回答
目前我正在做MATLAB的语音识别项目。我取了两个语音信号，并提取了它们的MFCC系数。据我所知，我现在应该计算两者之间的欧几里得距离，然后应用DTW算法。这就是为什么我计算了两者之间的距离，并得到了一个距离数组。所以我的问题是如何在结果数组上实现DTW？
下面是我的MATLAB代码：
全部清除；全部关闭；clc；
% Define variables
Tw = 25; % analysis frame duration (ms)
Ts = 10; % analysis frame shift (ms)
alpha = 0.97;
浏览 2提问于2016-09-29得票数 1
介绍一下我在做什么..。出于学术目的，我正在使用opencv在c++中创建一个应用程序，用于检测场景中的静态对象。该应用程序基于背景减法和跟踪相结合的方法，对与遗弃对象相关的事件的检测工作得很好。但目前我有一个无法解决的问题；我必须实现一个有限状态机来检测对象删除事件，无论是在对象进入背景之前还是之后。为了做到这一点，我被上级命令使用物体的边缘。
现在问题来了。在发现一辆非法停泊在道路上的车辆后，我需要比较各种图像的边缘(警报时的背景、当前的背景、当前的框架)，以了解该车辆做什么(拾取运动、保持停放或在背景下拾取运动)。我在场景中有车辆的区域(车辆通常有不同的大小)上进行这些比较，我通过获得一
浏览 7提问于2014-09-13得票数 0
我有一个关于旋转(R)和平移(T)矩阵的问题，我希望有人能帮助我，因为我们在机器人学中经常使用R和T来找到机器人的位置。
我有相对于相机帧的对象帧的R和T，以及关于同一相机的第二个对象的R和T。如果两个对象都在一个公共表面/平面上
问题#1：(在同一表面/平面上)这意味着两个物体相对于相机的R是相同的！这个假设是正确的吗？
问题#2:如何使用平移矩阵计算对象之间的距离(例如沿x或y轴)？
我有一个1x3的平移矩阵和一个3x3的旋转矩阵，我从R和T导出了一个4x4的变换矩阵=>
提前感谢
浏览 0提问于2012-01-28得票数 6
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3回答
使用OpenCV的findContours()，我得到了一个图像中的轮廓列表。我只对直线感兴趣，所以如果他们太“曲折”，他们应该被拒绝。问题是如何评估每个轮廓的笔直程度？
我查看了fitLine()，但似乎没有返回拟合优度度量。我可以使用返回的代码行自己评估它。
我查看了arcLength()，目的是将其与边界矩形尺寸进行比较，但即使对于有些直线，如果轮廓点密集，弧长也可能相对较长。
我可以找到凸包并与边界矩形尺寸进行比较，但我必须分析凸性缺陷。
这里有没有什么有用的时刻？
浏览 1提问于2014-07-30得票数 1
2回答
我有一个具有15列的查询数据点，我有一个具有相同列(15)的pandas数据框，我希望在数据框中找到与我的查询数据点最接近的数据点。有人能在这方面给我指点一下吗？
示例:查询数据点
[1, 2, 3, 4]
df
1 3 5 6
2 7 9 1
2 8 1 8
5 4 9 0
2 4 6 7
这里，下面的行是最接近的，就像我想要检索与查询点最接近的前n个数据点一样。
1 3 5 6
2 4 6 7
我尝试过集群，但它对我来说太复杂了，而且KNN需要一个目标变量，所以需要你的帮助.Thank你！
浏览 0提问于2021-04-05得票数 0
1回答
聚类-聚类新向量
、、、
我使用linkage和ward方法对一组特征向量进行聚类。
我想要一个可以分两步工作的预测模型：
训练数据聚类
一个新的向量出现了，向量和每个簇之间的距离被计算出来，新的向量被指定为“最近的”簇的标签。
如何计算新向量与预先计算的簇之间的距离？
浏览 2提问于2016-11-10得票数 0
4回答
我正在处理一个很大的点列表(每个点都有三个维度x，y，z)。
我是R的新手，所以我想知道表示这种信息的最佳方式是什么。据我所知，数组允许我表示任何多维数据，所以目前我使用：
> points<-array( c(1,2,0,1,3,0,2,4,0,2,5,0,2,7,0,3,8,0), dim=c(3,6) )
> points
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1 1 2 2 2 3 -- x dim
[2,] 2 3 4 5 7 8 -- y dim
浏览 2提问于2010-05-04得票数 3
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当我在scikit学习的SVM中预测属于图像的类时
...
print "Predicting on 1 sample"
print "Input features:"
fv = [0.16666666666628771, 5.169878828456423e-26, 2.584939414228212e-22, 1.0, 1.0000000000027285]
print fv
print "Predicted class index:"
print clf.predict([fv])
输出：
Predicted class index:
[5
浏览 6提问于2013-02-21得票数 0
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1回答
目的是评估6个已知类群之间的相似性和差异性。
最初的数据从6个已知组和2,700+变量开始，所有变量的评分都在0到100之间。
我使用R中的2700+包中的dudi.pca函数将ade4变量简化为5个主成分，以下是这些组件的特征值：
eigenvalue variance.percent cumulative.variance.percent
Dim.1 998.3274 36.635867 36.63587
Dim.2 670.1278 24.591848 61.227
浏览 0提问于2017-11-14得票数 0
1回答
我希望比较python中的两个距离列表(浮点数)。距离代表我的机器人在不同角度离墙有多远。一个数组是我的“最佳猜测”距离数组，另一个是实际距离数组。我需要返回一个0，1之间的数字，表示这两个浮动列表之间的相似性。距离匹配为1 :1。也就是说，索引0处的距离应与其他数组中索引0处的距离进行比较。现在，对于每个指数，我将较小的数字除以较大的数字，以得到一个百分比的差异。然后，我取这些百分比差异的平均值(数组中的总百分比差/条目数)来得到0到1之间的数字。然而，我的方法似乎不够精确。是否有更好的算法来比较两个有序的浮动列表？
浏览 4提问于2016-04-24得票数 0
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我正在尝试使用三边测量来找出用户与信标位置的距离。我有一个均方误差函数，我试图用非线性最小二乘最小化它，但我得不到正确的结果。任何帮助都是非常感谢的。代码如下。
def mse(self, user_pos, positions, distances):
mse = 0.0
for pos, dist in zip(positions, distances):
distance = great_circle((user_pos[0], user_pos[1]), (pos[0], pos[1])).meters
mse += math.pow(d
浏览 23提问于2018-01-25得票数 0
目前，我使用了一个框架，它有一个名为distance2D的函数，它有以下描述：
计算两点之间的欧几里德距离(考虑一个点作为向量对象)。忽略了向量的Z分量，因此速度更快一些。
我就是这样用它的
if(g.getCenterPointGlobal().distance2D(target.getCenterPointGlobal()) > 1)
System.out.println("Near");
我完全不知道欧几里德距离是什么，我在想，它可以用来计算2点有多远？因为我试图比较两个物体之间的距离，如果它们在一定范围内接近，我想做一些事情。我怎么能用这个？
浏览 1提问于2011-05-30得票数 1
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我有数以千计的多维句子嵌入向量，并想要计算离某些预定义的俱乐部类固醇最近的(欧几里得距离)4。如果它们正好在两点之间，也会出现多次，如果它们离得太远，一些就不会出现。
例如，假设我有6个向量：
[1 0 3 1]
[2 1 2 1]
[3 4 1 1]
[1 0 3 1]
[2 1 2 1]
[3 4 1 1]
现在我想知道什么是最接近4向量的点，[1 1 1 1]和[2 2 2 2]。
我将如何计算它，在计算能力方面，最简单的方法是什么？-我很高兴使用已经存在的图书。
编辑:我在点中添加了另一个维度，以指出我在n维空间中操作的事实。
浏览 6提问于2020-02-20得票数 0
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function sk=skeleton_finding(x)
% calculate distance transform
dt=bwdist(~x,'cityblock');
% find the local maximum
n=[0 1;-1 0;0 -1;1 0];
sk=dt>0;
for i=1:4
sk=sk&(dt>=circshift(dt,n(i,:)));
end
有人能用一个直观的图像来说明这个变换吗？
浏览 0提问于2010-04-18得票数 1
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我有一个图表，其中每个节点都是地球表面的一个地理点，由它的纬度/经度坐标定义。
计算这两个点之间距离的正确方法可以是球地球模型的Haversine公式，也可以是球地球模型的Vincenty反问题。
但就计算资源而言，这是非常昂贵的，在A*中，基本上您不需要这些结果的绝对值，您只需要它们来进行比较。
在我的A*算法中，启发式函数是两点之间的最短距离(定义为球面模型中两点之间较小的大圆弧的长度)，而两个节点之间的实际路径是一个直线串，其长度基本上是以相同的方式计算的，只是你可以把连续顶点之间的距离相加。
因此，如果d(A, B)是A和B之间的实际地理距离(作为纬度/经度点)，问题基本上是找到满足A
浏览 0提问于2015-01-22得票数 5
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我想学习OpenCV，并在我的一个项目中使用它作为车牌检测系统。我一直在遵循概述的步骤：
问题是有一个类：PossibleChar.h，我似乎无法理解它所使用的数据类型。我不想在我的算法中使用类，因为这不符合指导方针，但是，在场景中检测号码牌的算法是我需要做的。这门课看上去像：
// PossibleChar.h
#ifndef POSSIBLE_CHAR_H
#define POSSIBLE_CHAR_H
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include&
浏览 1提问于2017-02-01得票数 0
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因此，基本上我试图计算在单个视频中变化的镜头数量。目前我对淡入/淡出算法不感兴趣，但仅仅是场景总数的变化。
我想出了以下算法，但有点坚持从相似度矩阵中获取标量值：
videoPlayer = vision.VideoPlayer;
Frame1 = step(videoFReader);
for i=1:n - 1
step(videoPlayer, Frame1);
Frame2 = step(videoFReader);
hist1 = imhist(Frame1);
hist2 = imhist(Frame2);
D = pdist2(hi
浏览 0提问于2015-02-05得票数 1
我想要计算每对num1、num2和center1之间的欧几里德距离，但有一个错误显示：“从单元格到双倍是不可能的。”
[num1]={4,4,4,4,43,4,34,55,6,6,6,65,5,4,4,43,2,2,3,45,6,67,7,7,7,7,4,5,66,5,4,3,3,2,3,4,5};
[num2]={41,42,43,44,43,4,3,5,62,62,63,65,54,4,4,4,24,24,34,4,6,6,47,47,7,7,4,45,16,51,41,13,3,2,3,4,5};
[center1]={20,30};
浏览 4提问于2015-05-16得票数 0
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计算r中点对之间的距离
、、、
假设我生成了10个随机点
x <- runif(10, min = -10, max = 10)
y <- runif(10, min = -10, max = 10)
我要计算每一对点之间的距离。所以我用
d <- dist(cbind(x,y))
我得到了一个漂亮的9*9矩阵。
但是，如果我使用
d1 <- dist(rbind(x,y))
结果只有一个号码。
有人能给我解释一下吗？
浏览 1提问于2015-11-09得票数 4
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我使用daisy创建了一个不同的矩阵，然后尝试使用PAM函数进行聚类，但得到了一个错误。将聚类方法应用于消费者人口结构的市场细分研究。
根据另一篇文章，当有两个样本的NA值时，就会发生错误。没有办法计算出不同之处。下面是链接：。似乎我的data.frame是如此稀疏，以至于不同的矩阵具有NA值。
问题：，使daisy矩阵没有NA值的最佳方法是什么？我应该填写序号栏吗？
我在一个名为ordinal的data.frame中对34个data.frame和NA变量进行了13163次观测。data.frame中没有一个行具有所有的NA值。下面是要检查的代码：
> which(rowSums(is.
浏览 1提问于2014-09-09得票数 0
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我想计算两组之间的距离。我很困惑。
我有两个数据集。一个是关于公司的，一个是关于员工的。
我想知道他们的年龄(一家雇佣了一名员工和一名雇员的公司)有多相似。我想我也需要标准化..。
计算了每个人和一个公司之间的欧几里德距离。(4-5人在一个company)calculate欧几里得距离之间的每个人和一个公司在行业水平。
我的数据集如下：
person person_age company company_age industry
1 50 1 5 1
2 40
浏览 3提问于2011-11-30得票数 0
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