分享Python实现地球移动距离(EMD)的代码及构建指南

资源摘要信息: "EMD的matlab代码分享-python-emd:YossiRubner实现地球移动距离(EMD)的Python包装器" 知识点: 1. EMD (Earth Mover's Distance) 概念 地球移动距离（EMD），又称作Wasserstein距离，是一种度量两个概率分布之间相似度的方法。它被广泛应用于计算机视觉、图像检索和机器学习等领域。EMD将两个分布之间的差异视作在运输物质时的最小成本，能够考虑分布间形状的差异。 2. Python实现与包装器 该资源提供了一个Python包装器，允许用户通过Python代码访问Yossi Rubner等人的EMD算法。这一包装器使得用户能够在Python环境中方便地使用EMD算法，而无需深入了解底层的C语言实现细节。 3. Python版本要求 根据描述，本包装器支持Python 2版本。Python 2在2020年已经停止支持，因此在使用时建议使用Python 3版本，如果包装器不能直接运行在Python 3上，可能需要进行相应的修改。 4. 构建模块的依赖 为了构建Python模块，需要以下几项依赖：Python2的C头文件、C编译器和链接器以及Make工具。具体而言，还需要包含python-dev（或其替代包）、build-essential以及swig。这些工具和库文件通常在Debian或Ubuntu等Linux发行版中有对应的软件包。 5. C语言接口与扩展 EMD算法的实现依赖于C语言接口emd.h、emd.c和emd.i。emd.i文件是一个SWIG接口定义文件，它允许将C代码封装成Python模块。SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）是一个用于连接C和C++代码与各种高级编程语言（如Python）的自动化工具。 6. 安装与构建过程 安装过程涉及到从源代码构建模块。这通常包括在源代码目录下运行make命令，来编译emd.c文件并生成emd.o对象文件，最终创建可被Python使用的库文件。输出信息将指导用户了解构建的步骤是否正确执行。 7. 适用于多种应用 尽管EMD通常用于图像检索中的直方图比较，但它是一个通用的度量工具，可用于任何需要比较概率分布的场景。通过提供用户定义的地面距离，它可以扩展到比较任意类型的要素分布。 8. 使用示例与文档 本资源虽然提供了EMD算法的Python包装器，但并未直接提供具体的使用示例或详细文档。用户可能需要参考Yossi Rubner等人的原始工作或其他相关文档来了解如何正确使用该包装器。 9. 系统开源标签 此资源标记为“系统开源”，意味着该软件（包括源代码）是开放的，可以被任何人自由地使用、修改和分发。用户可以访问资源的源代码，对其进行审查、学习和贡献。 10. 文件名称列表 "python-emd-master"这一文件名称表明该压缩包包含的是一个名为"python-emd"的项目的源代码和相关文件，其中"master"可能表明这是项目的主分支或版本。用户应解压该文件以查看完整的项目结构，包括源代码、示例和可能的文档。 通过这些知识点的介绍，用户可以更加深入地了解EMD算法以及Python包装器的安装和使用方法。此外，对构建环境的了解也有助于用户在适当的操作系统上自行构建和使用该模块。