我们来看opencv 中norm 这个函数,首先我们进行简单的计算 src 为输入的矩阵 normType 为范数的类型 默认的是L2 范数 NORM_INF、NORM_L1、NORM_L2、NORM_L2SQR、NORM_HAMMING、NORM_HAMMING2,其中NORM_L2SQR是2-范数的平方;NORM_HAMMING就是汉明距离,简单的讲就是一个数中非零的位的个数;而NORM_HAMMING2与NOR...
val = cv2.norm(img_src,cv2.NORM_L2) print('lena图像L2范数:',val ) val = cv2.norm(img_src,cv2.NORM_L2SQR) print('lena图像L2范数平方:',val ) val = cv2.norm(img_src,cv2.NORM_L1) print('lena图像L1范数:',val ) val = cv2.norm(img_src,cv2.NORM_INF) print('lena图像无穷范数:'...
NORM_INF：L∞范数，即向量或矩阵中绝对值最大的元素的值。NORM_L1：L1范数，即向量或矩阵中所有元素的绝对值之和。NORM_L2：L2范数，即向量或矩阵中所有元素的平方和的平方根。NORM_L2SQR：L2范数的平方，即向量或矩阵中所有元素的平方和。NORM_HAMMING：两个等长字符串之间的汉明距离，即不相同字符的个数。NO...
int norm_type = NORM_L2, int dtype = -1, InputArray mask = noArray()); 1. 2. 参数如下 归一化类型(只介绍常用的四种) enum NormTypes { NORM_INF = 1, NORM_L1 = 2, NORM_L2 = 4, NORM_L2SQR = 5, NORM_HAMMING = 6, NORM_HAMMING2 = 7, NORM_TYPE_MASK = 7, //!< bit-mask...
CV_EXPORTS int normL1_(const uchar* a, const uchar* b, int n); CV_EXPORTS float normL1_(const float* a, const float* b, int n); CV_EXPORTS float normL2Sqr_(const float* a, const float* b, int n); 6 指数运算 与 对数运算 CV_EXPORTS void exp32f(const float* src, float*...
; NormTypes Static NORM_INF := 1 Static NORM_L1 := 2 Static NORM_L2 := 4 Static NORM_L2SQR := 5 Static NORM_HAMMING := 6 Static NORM_HAMMING2 := 7 Static NORM_TYPE_MASK := 7 Static NORM_RELATIVE := 8 Static NORM_MINMAX := 32; CmpTypes...
11.vector<double> normalized_L1, normalized_L2, normalized_Inf, normalized_L2SQR; 12.//测试不同归一化方法 13.normalize(positiveData, normalized_L1,1.0,0.0, NORM_L1);//绝对值求和归一化 14.cout<<"normalized_L1=["<< normalized_L1[0]<<", " ...
enum NormTypes { NORM_INF = 1, NORM_L1 = 2, NORM_L2 = 4, NORM_L2SQR = 5, NORM_HAMMING = 6, NORM_HAMMING2 = 7, NORM_TYPE_MASK = 7, //!< bit-mask which can be used to separate norm type from norm flags NORM_RELATIVE = 8, //!< flag NORM_MINMAX = 32 //!< flag }...
1、去中心化 2、点配对 3、计算点对之间的距离，求和或均值 4、定义最小的点配对距离为点集距离 5...
11.vector<double> normalized_L1, normalized_L2, normalized_Inf, normalized_L2SQR; 12.//测试不同归一化方法 13.normalize(positiveData, normalized_L1,1.0,0.0, NORM_L1);//绝对值求和归一化 14.cout<<"normalized_L1=["<< normalized_L1[0]<<", " ...