cv::Mahalanobis 返回nan

cv::Mahalanobis 函数返回 NaN 的原因可能是由于输入数据中存在无限值或 NaN 值导致的。您可以通过检查输入数据的情况来解决这个问题，确保输入数据中没有无限值或 NaN 值。如果输入数据中确实存在这些值，您可以考虑先进行数据处理或清理，然后再使用 cv::Mahalanobis 函数。另外，也可以考虑使用其他的距离度量函数来替代 cv::Mahalanobis 函数。

相关问题

#计算Mahalanobis距离 def i_maha_dist(x, y):

Mahalanobis距离是一种考虑特征之间相关性的距离度量方法，它可以用来衡量两个向量之间的距离。Mahalanobis距离可以通过以下公式计算：

d(x,y) = sqrt((x-y)^T S^(-1) (x-y))

其中，x和y是两个向量，S是它们协方差矩阵的估计值，^(T)表示转置，^(−1)表示逆矩阵。

以下是计算Mahalanobis距离的Python函数实现：

import numpy as np

def i_maha_dist(x, y):
    """
    计算Mahalanobis距离
    :param x: 向量x
    :param y: 向量y
    :return: Mahalanobis距离
    """
    if len(x) != len(y):
        return -1
    S = np.cov([x, y])
    S_inv = np.linalg.inv(S)
    delta = np.array(x) - np.array(y)
    return np.sqrt(np.dot(np.dot(delta, S_inv), delta.T))

这个函数接受两个向量x和y作为输入，并返回它们之间的Mahalanobis距离。如果两个向量长度不相等，则返回-1。该函数使用了NumPy库来计算协方差矩阵和逆矩阵，因此需要先安装NumPy库。

python mahalanobis

Mahalanobis距离是一种用于测量样本之间的相似性的统计指标。它考虑了特征之间的协方差，因此可以更好地捕捉数据的相关性。

在Python中，我们可以使用SciPy库中的scipy.spatial.distance.mahalanobis函数来计算Mahalanobis距离。该函数接受两个参数：两个样本之间的距离矩阵和协方差矩阵。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import mahalanobis

然后，我们可以定义两个样本数据：

x = np.array([1, 2, 3])  # 样本1
y = np.array([4, 5, 6])  # 样本2

接下来，我们需要计算协方差矩阵。我们可以使用NumPy库中的numpy.cov函数来计算协方差矩阵：

cov = np.cov(np.vstack((x, y)), rowvar=False)

现在，我们可以使用mahalanobis函数来计算Mahalanobis距离：

distance = mahalanobis(x, y, cov)

最后，我们可以打印Mahalanobis距离的结果：

print("Mahalanobis Distance:", distance)

这样，我们就可以使用Python计算和获取Mahalanobis距离了。根据需求，可以进行相应的修改和适应。