matlab 计算两个像素点坐标之间的距离的绝对值

您好，可以使用以下代码计算两个像素点坐标之间的距离的绝对值：

x1 = 1; % 第一个像素点的坐标
y1 = 2;
x2 = 4; % 第二个像素点的坐标
y2 = 5;
distance = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2); % 计算距离
abs_distance = abs(distance); % 取绝对值
disp(abs_distance); % 显示结果

其中，`x1`,`y1`为第一个像素点坐标，`x2`,`y2`为第二个像素点坐标，`distance`为两点间距离，`abs_distance`为距离的绝对值。

相关问题

matlab利用gjk计算两个多边形之间的距离

GJK（Gilbert-Johnson-Keerthi）算法是一种用于计算两个凸多边形之间最短距离的算法。在Matlab中，我们可以使用GJK算法来计算两个多边形之间的距离。

首先，我们需要定义两个多边形的顶点坐标。假设多边形A的顶点坐标为P1，P2，...，Pn，多边形B的顶点坐标为Q1，Q2，...，Qm。

接下来，我们使用一个循环来执行GJK算法，直到找到两个多边形之间的最短距离。在每次迭代中，我们执行以下步骤：

1. 初始化初始支持向量为一个任意非零向量。
2. 计算多边形A在支持向量方向上的支持点，记为Sa。
3. 计算多边形B在支持向量相反方向上的支持点，记为Sb。
4. 计算Sa和Sb的差向量，记为V。
5. 如果V与支持向量的方向成一条直线，表示两个多边形相交，跳出循环。
6. 更新支持向量为V。
7. 如果V的长度很小，表示两个多边形相交，跳出循环。

最后，我们可以通过计算最后一次迭代中Sa和Sb之间的距离来得到两个多边形之间的最短距离。

在Matlab中，我们可以使用向量和矩阵计算函数来进行这些计算。我们可以定义一个函数来实现GJK算法，并在需要时调用它来计算两个多边形之间的距离。

总之，使用Matlab的GJK算法可以有效地计算两个多边形之间的距离。

matlab计算两个点的直线距离

可以使用以下代码计算两个点的直线距离：

% 假设点1的坐标为 (x1, y1)，点2的坐标为 (x2, y2)
x_diff = x2 - x1;
y_diff = y2 - y1;
distance = sqrt(x_diff^2 + y_diff^2);

其中 `sqrt` 函数用于计算平方根。最后的 `distance` 变量即为两个点的直线距离。