欧几里德距离的平方 matlab
时间: 2023-07-13 17:31:07 浏览: 48
欧几里德距离的平方可以通过以下 Matlab 代码实现:
```matlab
function dis = euclidean_distance_squared(p1, p2)
% 计算欧几里德距离的平方
% p1, p2: 两个点的坐标,每个点是一个行向量
dis = sum((p1 - p2).^2);
end
```
使用示例:
```matlab
>> p1 = [1, 2, 3];
>> p2 = [4, 5, 6];
>> euclidean_distance_squared(p1, p2)
ans =
27
```
相关问题
用python计算欧几里德距离
欧几里德距离是指在m维空间中两个点之间的距离,可以通过以下公式进行计算:
d(x,y) = sqrt(sum((xi-yi)^2))
其中,x和y分别是两个m维向量,xi和yi分别表示这两个向量在第i个维度上的坐标。
在Python中,可以通过以下代码计算欧几里德距离:
```python
import math
def euclidean_distance(x, y):
"""
计算两个向量之间的欧几里德距离
:param x: 第一个向量
:param y: 第二个向量
:return: 返回两个向量之间的欧几里德距离
"""
distance = 0.0
for i in range(len(x)):
distance += math.pow((x[i] - y[i]), 2)
return math.sqrt(distance)
```
其中,x和y分别是两个向量,可以是列表或者Numpy数组等数据类型。
matlab用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模
可以使用MATLAB中的`imgradient`函数来计算图像的梯度模,并且该函数支持三种不同的梯度计算方法,其中包括欧几里德距离和街区距离方式。
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用`imgradient`函数来计算图像的梯度模:
```matlab
% 读取图像
img = imread('test.jpg');
% 计算图像的梯度模(欧几里德距离方式)
[grad_mag, grad_dir] = imgradient(img, 'prewitt');
% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(1,2,2); imshow(grad_mag, []); title('梯度模(欧几里德距离方式)');
```
在上述代码中,我们首先读取了一张测试图像(test.jpg),然后使用`imgradient`函数计算了图像的梯度模和梯度方向。在这里,我们选择了`prewitt`作为梯度计算算子,并且选择了欧几里德距离方式来计算梯度模。最后,我们将梯度模进行了归一化处理,并显示了结果。
如果想使用街区距离方式来计算梯度模,只需要修改`imgradient`函数的调用方式,如下所示:
```matlab
% 计算图像的梯度模(街区距离方式)
[grad_mag, grad_dir] = imgradient(img, 'prewitt', 'cityblock');
% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(1,2,2); imshow(grad_mag, []); title('梯度模(街区距离方式)');
```
在这里,我们将`imgradient`函数的第三个参数设置为`'cityblock'`,表示使用街区距离方式来计算梯度模。