OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索....离散傅里叶变换的推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客 ?...+= dst.at(i, j) / 64; k++; } } // 第五步，计算哈希值 //遍历像素矩阵，当矩阵的灰度值大于均值的时候哈希为...index++] = '0'; else rst[index++] = '1'; } } return rst; } 计算汉明距离.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对，两字符串长度必须相等才能计算准确的距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //
给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
导读 本文主要介绍使用OpenCV计算两条曲线之间的最小距离。...实现目标 【计算两条曲线之间的最小距离】 测试图像： 动态效果演示： 实现步骤与代码 实现步骤： ① 分别找到两条曲线的轮廓； ② 计算每条曲线轮廓点与另一条轮廓上点的距离； ③ 记录距离最小值与对应最小值时的点坐标
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
缘起 《你被追尾了续》中我们学习了 GJK 碰撞检测算法. 但其实 GJK 算法发明出来的初衷是计算凸多边形之间的距离的. 所以我们来学习一下这种算法....以下图为例，显然shape1（三角形）和 shape2（四边形）没有交集，然后我们想计算它俩之前的距离 ? 做出它俩的 Minkowski 和如下 ? 所以答案就是 OD 的长度....而求两根线段之间的最短距离的实现点对就很简单了. 以下面一道经典的题目来证明上面的算法正确....限制 3<=N,M<=10000;-10000<=x,y<=10000 输出 每行一个浮点数，为所求最近距离，误差在1e-3内均视为正确 样例输入 4 4 0.00000 0.00000 0.00000...但这里使用上述 GJK 算法. GJK 算法不要求多边形输入的顶点的顺序——也就是哪怕你乱序输入都行.
希望大家过一个充实的春节。 ---- OpenCV 4.x中提供了强大的统一向量指令（universal intrinsics），使用这些指令可以方便地为算法提速。...所有的计算密集型任务皆可使用这套指令加速，非计算机视觉算法也可。目前OpenCV的代码加速实现基本上都基于这套指令。...前序文章：使用OpenCV中的universal intrinsics为算法提速 (1) 前序文章介绍了怎么编写C语言代码使用OpenCV中的universal intrinsics来加速。...这个CPU是支持AVX512的，但是上述代码的结果却是只支持128位向量计算（16个字节）。 如果希望支持256位（32个字节）向量计算，编译程序时需要使用选项-mavx2。...OpenCV中国团队由深圳市人工智能与机器人研究院支持，是一个非营利的开源团队，致力于OpenCV的开发、维护和推广工作。
点击上方“小白学视觉”，选择“星标”公众号 重磅干货，第一时间送达 经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...几何矩与中心矩 图像几何矩的计算方式如式(7.8)所示： ? 其中是像素处的像素值。当x和y同时取值0时称为零阶矩，零阶矩可以用于计算某个形状的质心，当x和y分别取值0和1时被称为一阶矩，以此类推。...OpenCV 4提供了计算图像矩的moments()函数，该函数的函数原型在代码清单7-28中给出。...函数第二个参数为是否将所有非0像素值视为1的标志，该标志只在第一个参数输入为图像类型的数据时才会有作用。...函数第三个参数是两个轮廓Hu矩匹配的计算方法标志，可以选择的参数和每种方法相似性计算公式在表7-6给出。函数最后一个参数在目前的OpenCV 4版本中没有意义，可以将参数设置为0。
今天暂时先不讲遗传算法，我要解决的是TSP问题，具体什么TSP问题之前文章里讲过了，大家可以点一下历史消息或者这里： 遗传算法可视化项目（1）：概述 遗传算法可视化项目（2）：获取信息 遗传算法可视化项目...（3）：创建图的数据结构 TSP问题里面除了算法还有一个重要的东西，就是距离，一般情况下计算两点之间距离直接用公式：√(Δx²+Δy²)，可是我之前爬到的数据是经纬度，两地距离没有这么简单，因为毕竟是球面上两点的距离...，不是平面，这里我不用网上的那个推导出来的公式，我一步步推导，首先以地球球心为原点，赤道平面为xOy平面，建立xyz三维坐标系，我在这里就默认东经是[0°,180°]，西经是[-180°,0°]（反过来也没事...r是地球平均半径，不平均还真的有点难处理 ）求得弧长，也就是所谓的球面上两点的距离！...，球面可以近似的看成平面（如果不能看成平面用上面那个方法），然后就是那个距离公式（√(Δx²+Δy²)），然后我编写程序算了一下经纬度的差，代码和运行结果如下： ?
汉明距离也可以用在某些图像相似度识别场景，如有种图像相似性识别算法叫作感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm），该算法可以将图片映射为一个哈希字符串，比较两个图片之间的相似度就可以通过判断两个哈希字符串之间不一致的位置有多少来实现...，也就是计算汉明距离的过程。...5.杰卡德距离 杰卡德Jaccard相似系数计算数据集之间的相似度，计算方式为：数据集交集的个数和并集个数的比值。...计算 杰卡德距离是用来衡量两个数据集差异性的一种指标，被定义为 1 减去杰卡德相似系数。对于二值变量，杰卡德距离等价于谷本系数。...对于二值变量，谷本系数等价于杰卡德距离： tanimoto coefficient 对于二值变量，谷本系数值域为 0 到+1（+1 的相似度最高） 7.超结构 超结构superstructure主要用来计算某化学结构与其超结构的相似度
/ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们首先获取(排序后的)最小旋转边界框坐标，并分别计算四个顶点之间的中点(第10-15行)。 然后计算中点之间的欧氏距离，给出我们的“像素/尺寸”比例，来确定一英寸为多少像素宽度。...然后，第12行计算参考位置和对象位置之间的欧式距离，然后除以“像素/度量”，得到两个对象之间的实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算的距离(第13-15行)。...下面是第二个例子，这次计算的是参考对象和药丸之间的距离： 这个例子可以作为药片分类机器人的输入，自动获取一组药片，并根据它们的大小和与药片容器的距离来组织它们。
bestcoder上面的题目，我发现它有个bug就是A过的题并不能查看源代码，所以为了方便记录整理到CSDN的云上了咯。...还有就是很多题目，你实在不知道为什么过不了，也是无法查看那些A过的人的代码，所以，这个也是一个令人"讨厌"的地方。 ?
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...【dnn】——深度学习模块，这个模块是OpenCV 4版本的一个特色，其主要包括构建神经网络、加载序列化网络模型等。但是该模块目前仅适用于正向传递计算（测试网络），原则上不支持反向计算（训练网络）。...【flann】——这个模块名称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors（快速近似最近邻库）的缩写，这个模块是高维的近似近邻快速搜索算法库，主要包含快速近似最近邻搜索与聚类等...【gapi】——这个模块是OpenCV 4.0中新增加的模块，旨在加速常规的图像处理，与其他模块相比，这个模块主要充当框架而不是某些特定的计算机视觉算法。...【photo】——计算摄影模块，主要包含图像修复和去噪等。 【stitching】——图像拼接模块，主要包含特征点寻找与匹配图像、估计旋转、自动校准、接缝估计等图像拼接过程的相关内容。
示例1：计算Levenshtein距离 假设我们想比较两个字符串的相似度，以下是如何使用python-Levenshtein来计算它们之间的Levenshtein距离的代码： import Levenshtein...(f"'{str1}' 和 '{str2}' 之间的Levenshtein距离为：{distance}") 运行这段代码，你的终端将会显示出两个字符串之间的Levenshtein距离。...在这个例子中，我们使用了Levenshtein.distance函数来进行计算。 示例2：计算相似度比率 除了计算距离外，我们也许对比较两个字符串的相似度比率更感兴趣。...(str1, str2) print(f"'{str1}' 和 '{str2}' 之间的相似度比率为：{ratio:.2f}") 运行这段代码，你的终端将会显示出两个字符串之间的相似度比率。...无论是需要计算两个字符串之间的Levenshtein距离，还是比较它们的相似度比率，python-Levenshtein都能满足我们的需求。
记住一句话： 节点距离=两个节点到达最近的共同祖先的距离总和 ?...如图： 在同一节点上，它们之间的距离当然是0，2*0=0 在同一机架上的不同节点，它们的共同祖先就是这个机架，而这两个节点到机架的距离都是1，所以这两个节点的距离为1+1=2 在同一集群的不同机架上的节点...，它们的共同祖先是集群，而这两个节点要到达集群，首先要到这个机架(距离1)，然后到达集群(距离2)，所以两个节点的距离为2+2=4 在同一数据中心的不同集群上的节点，它们的共同祖先是数据中心，以此类推...，一个节点到数据中心的距离是3，两个节点的距离就是3+3=6
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在去年cosbeta曾经发布了一个网页计算工具，这个作用就是根据地球上两点之间的经纬度计算两点之间的直线距离。...经纬度到距离的计算在通信工程中应用比较广泛，所以cosbeta通过搜索找到了一个js的计算脚本（其实是google map的计算脚本，应该算是比较准确了），做成了这个经纬度算距离的工具。...今天有人给cosbeta发邮件，询问计算的公式是什么样的。其实，若是把地球当作一个正常的球体（其实它是椭球）来说，球面两点之间的距离计算并不复杂，运用球坐标很容易就能计算出两点之间的弧长。...当然这都是高中的知识，我和你一样，也没有那个耐心来将其推导，所以我就利用google map的经纬度到距离计算的js脚本，将球面弧长的公式给还原出来（估计这个公式是经过部分修正的） 对上面的公式解释如下...Lat1 – Lat2 为两点纬度之差 b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差； 6378.137为地球半径，单位为公里； 计算出来的结果单位为公里； 哪位朋友若发现公式错误，请一定要留言指正哦
计算图像的梯度是在进行图像处理时经常用到的方法，但是这玩意自己手写未免效率低而且容易出错。OpenCV里集成了相应的函数，只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。...计算像素梯度的绝对值 这个用到了cv2.magnitude方法，具体用法如下： sobelx=cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)#1,0表示只在x方向求一阶导数 sobely...Sobel算子分别求x和y方向的梯度，卷积核的大小我设置的是３。...计算像素梯度的方向 这个用到了cv2.parse方法，具体用法如下: phase= cv2.phase(cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3),cv2.Sobel(im...,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3),angleInDegrees=True) Sobel的用法跟上面一样，最后一个参数为True表示结果用角度制表示，否则用弧度制。
本文介绍在ArcMap软件中，对于点要素中的每一个点，求取其距离最近的道路的距离、距离倒数的方法。 首先，看一下本文的需求。...我们希望对于每一个点，分别求取其到最近道路的距离，以及这个距离的倒数。这个最近距离，以及距离的倒数，是GIS研究、分析中常用的指标；其可以在ArcMap软件中方便地计算。 ...随后，在弹出的“Near”工具窗口中，在第一个选项内选择自己的点要素，而在第二个选项中选择需要计算距离的对象，在我这里也就是表示路网的这个线要素。...此外，需要在工具右下方选择计算距离所用的单位，我这里就以米为单位来计算了。如下图所示。 随后，执行上述工具即可。执行完毕后，需要找到这个点要素数据集，然后打开其属性表，如下图所示。 ...随后，通过上述方法我们计算得到了最近距离。如果还需要计算距离倒数的话，那就可以将属性表导出，随后在Excel中通过公式计算；如果数据量大的话，也可以通过代码来批量计算。
设平面上两个点为（x1,y1）(x2,y2) 一、欧式距离 欧氏距离是一个通常采用的距离定义，指两个点之间的真实距离 二、曼哈顿距离 我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和...例如在平面上，坐标(x1,y1)的i点与坐标(x2,y2)的j点的曼哈顿距离为： d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|....cos= 四、切比雪夫距离 切比雪夫距离是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。...max{|x1-x2|,|y1-y2|} 国际象棋棋盘上二个位置间的切比雪夫距离是指王要从一个位子移至另一个位子需要走的步数。由于王可以往斜前或斜后方向移动一格，因此可以较有效率的到达目的的格子。...下图是棋盘上所有位置距f6位置的切比雪夫距离。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Math.Pow(Math.Sin(b/2),2))); s = s * EARTH_RADIUS; s = Math.Round(s * 10000) / 10000; return s; } 方便的改成...sql语句 假设计算118.041 36.793与数据库内坐标点的距离 mysql> select 6378137*2*asin(Sqrt(power(sin((36.793-domlat)*pi()/...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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