oepncv关于巴氏距离的源码

最新推荐文章于 2025-12-15 14:58:46 发布
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#C++ #opencv #源码

本文深入探讨了OpenCV库中用于计算矩阵间巴氏距离的源码实现，详细解释了其算法原理及应用。 
源码位置：在imgproc模块里的histogram.cpp文件里面
关于巴氏距离源码的计算如下：

else if( method == CV_COMP_BHATTACHARYYA )
    {
   
   
        double s1 = 0, s2 = 0;
        for( node1 = cvInitSparseMatIterator( mat1, &iterator );
             node1 != 0; node1 = cvGetNextSparseNode
最低0.47元/天 解锁文章
巴氏距离实例
lyx的专栏
11-03 1万+
之前提到了巴氏距离，巴氏距离用来检测两张图像不像是一个很好的工具哟~ 我们就用Matlab来检测一下巴氏距离的威力吧！ 这是我大国武的樱顶，想想清明时节樱花纷飞现在被我拿来做实验，理工男啊！ 当樱花以秒速3.5米下落，我又该如何寻思你。 首先这是主教拍摄樱顶的图片 这张是上半部分，但是两张还是很想哦，至少人类是这么认为的。 这是第三张，基本就不太能够辨认了。
24 OpenCV直方图比较compareHist
xinzhihen的博客
02-06 940
一、直方图比较 对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间，然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度，进而比较图像本身的相似程度。 Opencv提供的比较方法有四种 Correlation 相关性比较 -（计算结果范围为 -1到1 -1很不相关，1完全一样 ） Chi-Square 卡方比较 -（计算结果越接近0，两个直方图越相似） Intersec...
matlab代码巴氏距离,matlab 矩阵运算问题，算法是巴氏距离。求大师解答。
weixin_42291186的博客
03-17 495
此算法对象是白血病基因数据，采用巴氏距离的算法进行运算，原理是根据信噪比的算法代码修改，应该是矩阵运算时出错，但是不清楚如何进行修改，请指教。clear all;clc;K=xlsread('baixuebing.xlsx');[i,j] = size(K);y=zeros(1,4);%分为四个区间；p1=zeros(47,j-1);p2=zeros(25,j-1);st1=zeros(47,j-...
行人再识别代码，基于巴氏距离用matlab实现，程序简单，容易理解
02-01
行人再识别代码，基于巴氏距离用matlab实现，程序简单，容易理解，只是做了简单的处理，速度快，效果一般。需要自行下载VIPeR数据集，放到根目录下即可.zip
Python计算巴氏距离
所有专家都曾始于新手
09-30 622
在统计中，巴氏距离（Bhattacharyya Distance）测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的巴氏系数密切相关。巴氏距离和巴氏系数以20世纪30年代曾在印度统计研究所工作的一个统计学家A. Bhattacharya命名。同时，巴氏系数可以被用来确定两个样本被认为相对接近的，它是。总而言之，巴氏距离在遥感机器学习分类上的作用就是，，以便下一步计算。
matlab调用巴氏距离,巴氏距离 Bhattacharyya
weixin_42310231的博客
03-20 1192
欧氏距离：(∑(Xi-Yi)2)1/2，即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此，有时需要采用不同的距离函数。如果用dij表示第i个...
OpenCV直方图应用详解与源码实现
OpenCV提供了多种直方图比较方法，如相关性（Correlation）、卡方距离（Chi-Square）、交集（Intersection）和巴氏距离（Bhattacharyya Distance），分别适用于不同的应用场景。例如，巴氏距离特别适合于概率分布的...
精选资源
基于Opencv的机器视觉缺陷检测、印刷检测
07-08
本项目聚焦于利用OpenCV进行缺陷检测和印刷检测，通过巴氏距离（Bhattacharyya Distance）和SURF（Speeded Up Robust Features）特征点匹配技术实现。下面将详细介绍这两个关键概念以及它们在实际应用中的工作原理。...
基于OpenCV的MEAN-SHIFT目标跟踪算法实现与源码解析
接着，使用相似性度量函数（如巴氏距离Bhattacharyya Distance或相关系数）比较目标模型与候选模型之间的匹配程度；最后，通过Mean-Shift向量引导搜索窗口向更高相似性的方向移动，直至收敛到最优位置，完成一次跟踪...
Python实现各类距离
m0_43454989的博客
09-02 1539
Python实现各类距离0.9332019.05.03 23:36:50字数419阅读668 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 欧式距离(Euclidean Distance) 标准欧式距离(Standardized Euclidean Distance) 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 马氏距离(Ma...
Desktop_巴氏距离计算程序_
10-03
用于计算巴氏距离的matlab程序。输入是两个向量，输出是巴氏系数和巴氏距离。
GetHSVSimilarity.rar_HSV _巴氏距离
07-15
matlab语言编写写的求两个相同大小彩色图像HSV空间的巴氏距离
欧氏、马氏、巴氏、豪氏距离
gxuan的专栏
09-04 6022
出处：http://www.aiseminar.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=591 欧氏距离将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。 Matlab命令：dist http://baike.baidu.com/view/2898228.htm 馬氏距离与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一
python相似性度量(Similarity Measurement)与“距离”(Distance)
测试入坑之路
02-10 402
本文目录： 欧氏距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 标准化欧氏距离 马氏距离 巴氏距离（Bhattacharyya Distance） 汉明距离（Hamming distance） 夹角余弦 汉明距离 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 相关系数 & 相关距离 信息熵 参考大佬文章：https://www.cnblogs.com/wt869054461/p/5777782.html ...
Bhattacharyya距离（巴氏距离）
weixin_45963617的博客
06-18 2324
维基百科关于巴氏距离的定义如下，Bhattacharyya距离用于度量两个概率分布的相似性。 （triangle inequality:三角不等式） 因此，这个公式对于每个具有来自两个样本的成员的分区更大，对于其中两个样本的成员有较大重叠的每个分区更大。分区数目的选择取决于每个样本中的成员数目；过少的分区会因为高估重叠区域而失去准确性，过多的分区会因为在人口稠密的样本空间中创建没有成员的单独分区而失去准确性。 如果由于每个分区的乘法为零而没有重叠，那么Bhattacharyya系数将为0。这意味着完全分
图片匹配技术之巴氏距离
YiDaMi的博客
08-02 2179
Bhattacharyya系数[2]  （Bhattacharyya Coefficient, 巴氏系数）是对两个统计样本的重叠量的近似计算。巴氏系数可用来对两组样本的相关性进行测量。 计算巴氏系数涉及到对该两个样本的重叠部分进行基本形式的积分。两个样本值的积分被分成指定数目的部分。而每一个样本的每一个部分的成员数被用于下式中： Bhattacharyya = ∑{i=1|n}√(
相似图片搜索原理三(颜色直方图—c++实现)
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05-17 6423
图像的颜色直方图可以用于图像检索，适应有相同色彩，并且可以有平移、缩放、旋转不变性的图像检索，当然了这三大特点不如sift或者surf稳定性强，此外最大的局限就是如果形状内容一样，但色彩不一，结果是搜不到的。不过它在某些情况下达到较好的结果。 颜色直方图两种计算方式： 彩色图像的颜色直方图，这里可以有两种处理方式，得到的效果应该差不多。        首先第一种就是对像素的每个通道都进行划分
OpenCV图像处理学习二十一，直方图比较方法
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直方图比较方法double compareHist（）
基于OpenCV的图像梯度与边缘检测研究
最新发布
Candy5204的博客
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标题:基于OpenCV的图像梯度与边缘检测研究内容:1.摘要 本研究旨在系统探究基于OpenCV库的图像梯度计算与边缘检测算法的性能表现与适用边界。通过在COCO-Val子集（含1000幅自然场景图像）和自建工业缺陷图像数据集（327幅高对比度灰度图）上，对Sobel、Scharr、Laplacian及Canny四种主流方法进行定量评估，采用F1-score、平均精度（AP@0.5）和边缘定位误差（EPE，单位：像素）作为核心指标。实验结果表明：Canny算子在综合边缘完整性与噪声抑制方面最优，平均F1-s
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