emd分解 python

EMD (Earth Mover's Distance) 是一种用于比较两个概率分布相似度的方法。其分解的过程包含以下几个步骤：

1. 首先需要导入相应的库：numpy 和 cv2

import numpy as np
import cv2

2. 定义两个概率分布

P = np.array([0.25, 0.25, 0.25, 0.25])
Q = np.array([0.1, 0.3, 0.2, 0.4])

3. 计算样本的距离矩阵

D = np.zeros((4, 4))
for i in range(4):
    for j in range(4):
        D[i,j] = abs(i-j)

4. 计算EMD分解

cv2.EMD(P, Q, D)

其中，P 和 Q 是两个概率分布，D 是样本的距离矩阵。EMD 返回的是两个分布之间的距离，表示将一个分布变成另一个分布所需的最小代价。