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搜索资源 - image euclidean distance
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得到图像的特征点以及对应的特
征向量后，采用关键点特征向量的欧式距离作为两幅图
像中关键点的相似性判定度量(The feature points and corresponding features of the image are obtained
After the eigenvector, the Euclidean distance of the feature vector of the key points is used as the two map
Similarity
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图像处理中的距离变换算法，采用欧式距离和倒角算法两种方式实现对图像的距离变换。(The distance transformation algorithm in image processing,adopts Euclidean distance and chamfer algorithm to realize the distance transformation of the image.)
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采用Gist算法提取图像特征，采用欧式距离进行相似度计算，返回相似性图像。完整的GUI界面，完整的图像库
注意；根据需要调整图像根目录。(Gist algorithm is used to extract image features, and Euclidean distance is used for similarity computation, and the similarity image is returned. Complete GUI interface, complete
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(1) 读取图片 ，转换为灰度图像；
(2) 对 view1.png view1.png view1.png view1.png和 View5 .png .png 将图像 按照 4x4 像素 /方格 的形式 进行 分块；
(3) 考虑 边缘的相对稳定 性，以及 双目 成像 视差 规律 ，在第一幅图像分割得 到的块图像周围 20 个像素 个像素 的距离区间内由近到远进行搜索，寻找 与该块 欧氏距离最近的块作为新位置 ；
(4) 计算 视差 ，将每个小块 中代表点 的视差 信息转换到整个 区间
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实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，基于欧几里得距离的聚类分析，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值。( Realize image watermarking, de-noising, plus noise and other functions, Clustering analysis based on Euclidean distance, Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP.)
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Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。
结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
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