def euclidean_distance(face_encodings, face_to_compare): return np.linalg.norm(face_encodings - face_to_compare, axis=1)
时间: 2024-04-22 16:10:12 浏览: 14
这个函数是用来计算人脸编码之间的欧几里得距离。具体来说,它接受两个参数:face_encodings和face_to_compare,它们都是人脸编码。函数的返回值是一个numpy数组,其中每个元素表示face_encodings中的一个编码与face_to_compare之间的距离。使用np.linalg.norm函数可以计算向量之间的欧几里得距离。函数的axis参数默认为1,表示按行计算距离。
相关问题
def euclidean_distance(self, x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
这段代码定义了一个计算欧几里德距离的函数 `euclidean_distance`,它接受两个向量 `x1` 和 `x2` 作为输入,然后返回它们之间的欧几里德距离。
具体而言,函数中的 `(x1 - x2) ** 2` 表示对两个向量的差值进行平方操作,然后使用 `np.sum()` 对平方差值进行求和操作。最后,使用 `np.sqrt()` 计算平方和的平方根,得到欧几里德距离。
这个函数可以在KNN算法中用于计算两个样本之间的距离,从而确定最近的邻居。
希望这能回答你的问题!
euclidean_dist = np.linalg.norm(np.diff(v_dv.reshape(-1, 5), axis=1), axis=1)
这行代码计算了一个向量 v_dv 的 Euclidean 距离。首先,`v_dv.reshape(-1, 5)` 将向量 v_dv 转换为一个矩阵,每行有 5 列。然后,`np.diff()` 函数计算每行相邻两列之间的差值。这样得到的矩阵每行有 4 列。接着,`np.linalg.norm()` 函数计算每行的 Euclidean 距离,并返回一个一维数组。最后,赋值给 `euclidean_dist` 变量。