norm 源码 NORM_L2
时间: 2024-01-14 12:04:51 浏览: 31
以下是 NORM_L2 的源码实现:
```python
import numpy as np
def norm_l2(arr):
norm = np.linalg.norm(arr, ord=2)
return arr / norm
```
其中,`np.linalg.norm` 函数用于计算给定数组的范数,参数 `ord=2` 表示计算 L2 范数。最后,将原始数组除以计算得到的范数即可得到 L2 归一化后的结果。
相关问题
C++ norm 源码 NORM_L2
以下是C++中计算L2范数的函数:
```cpp
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
double norm_l2(double* arr, int length) {
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < length; i++) {
sum += arr[i] * arr[i];
}
return sqrt(sum);
}
int main() {
double arr[] = { 3.0, 4.0 };
cout << "L2 norm of arr is: " << norm_l2(arr, 2) << endl;
return 0;
}
```
该函数接收一个指向数组的指针和该数组的长度,并返回该数组的L2范数。在函数中,使用一个循环来计算数组中每个元素的平方和,最后将其平方根作为函数的返回值。
在上述示例中,我们使用该函数来计算数组 {3.0, 4.0} 的L2范数。
surf NORM_L2
surf NORM_L2是指在SURF算法中使用的一种归一化方法。在SURF算法中,特征点的描述子是通过计算特征点周围区域的Haar小波响应值得到的。而NORM_L2是一种常用的归一化方法,它可以将特征向量的每个元素除以向量的L2范数,从而使得特征向量的长度为1。这样做的目的是为了使得特征向量在不同尺度和旋转下具有更好的不变性。在SURF算法中,使用NORM_L2归一化可以提高特征点的鲁棒性和匹配的准确性。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [SURF算法](https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/86545950)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [SURF算法解析](https://blog.csdn.net/CXP2205455256/article/details/41311013)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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