【示例】 '''python 学习 OpenCV'''importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefimg_transform():img=cv2.imread('mifa.jpg',0)img1=np.array(img/3,dtype='uint8')img2=np.array(img/3+85,dtype='uint8')img3=np.array(img/3+170,dtype='uint8')hist1=cv2.calcHist([img1],[0],N...
硬聚类or软聚类 k-means算法是通过距离来聚类的,因为距离是确定的,所以就导致每个样本只能归为一类,这叫做硬聚类。 而EM算法在聚类的过程中,每个样本都有一定的概率和每个聚类有关,这叫做软聚类。 通常,我们可以假设样本符合高斯分布,因为每个高斯分布都属于这个模型的组成部分,要分成K个簇就相当于是K个组成部分。
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Jaccard Similarity, 用交集除以并集, 图片来源:http://dataaspirant.com/2015/04/11/five-most-popular-similarity-measures-implementation-in-python/ 代码: Euclidean Distance news_headline1 = "Elon Musk's Boring Co to build high-speed airport link in Chicago" news_headline2 = "Elon Musk's Boring ...
C代码包: emd.h,emd.c,emd.i OpenCV:实现了EMDapi,pip install--upgrade setuptools pip install numpyMatplotlibpip install opencv-python import numpyasnp import cv#p、q是两个矩阵,第一列表示权值,后面三列表示直方图或数量p=np.asarray([[0.4,100,40,22],[0.3,211,20,2],[0.2,32,190,150],[0....
里面提到了用 EMD(Earth Mover’s Distance)算法来评估两张图片之间的分布距离。下面主要讲解下EMD算法的原理。 二.EMD算法 1.起源 EMD最早由Yossi Rubner在2000年用在图像检索上提出来(论文:The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval),主要是衡量两个分布之间的距离。给定一张图片,召回跟...
是指使用openCV库中的EMD-L1算法计算两个特征向量之间的距离结果为零。EMD-L1算法是基于Earth Mover's Distance (EMD)的一种改进算法,用于衡量两个特征向量之间的差异程度。 EMD-L1算法的距离为零意味着两个特征向量之间的差异非常小,甚至可以认为它们是相同的。这种情况可能发生在以下情况下: ...
Python 程序语言设计模式思路-行为型模式:策略模式:将算法封装成独立的类,并使它们可以互相替换及支付模式数据压缩 2025-01-03 21:41:27 积分:1 analyzer-2012-u6.jar 2025-01-03 09:52:21 积分:1 C++输入三个点求二次函数解析式小程序 2025-01-03 09:30:40 积分:1 二叉树的初始化及应用:二叉树...
python---之getattr Python getattr() 函数 Python 内置函数 描述 getattr() 函数用于返回一个对象属性值。 语法 getattr 语法: 参数 object -- 对象。 name -- 字符串,对象属性。 default -- 默认返回值,如果不提供该参数,在没有对应属性时,将触发 AttributeError。 返回值 返回对象属性值。 实例 以下实例展...
Linux安装软件(python脚本)_install_software.zip 2024-12-20 09:42:34 积分:1 UOS环境下编译安装qt记录_linux_qt_build.zip 2024-12-20 09:30:01 积分:1 分享centos_78的linux一键安装shell功能脚本_shell.zip 2024-12-20 09:28:15 积分:1 各种linux_安装脚本_shell.zip 2024-12-20 09:22...