emd分解 python

EMD（Earth Mover's Distance）分解是一种用于图像处理和计算机视觉等领域的算法，用于将两个图像之间的距离分解成一系列基础距离的加权和。在Python中，可以使用PyEMD库来实现EMD分解。

以下是一个简单的示例代码：

from pyemd import emd
import numpy as np

# 定义两个图像的特征向量
hist1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
hist2 = np.array([0.3, 0.3, 0.2, 0.2])

# 定义两个图像之间的基础距离矩阵
D = np.array([[0, 1, 2, 3],
              [1, 0, 1, 2],
              [2, 1, 0, 1],
              [3, 2, 1, 0]])

# 使用EMD分解计算两个图像之间的距离
dist = emd(hist1, hist2, D)

print(dist)

在上面的示例代码中，我们首先定义了两个图像的特征向量（hist1和hist2），然后定义了两个图像之间的基础距离矩阵（D）。最后，我们使用EMD函数计算了两个图像之间的距离，并将结果打印出来。