利用matlab来检测两条直线直接的距离，且可以通过设置标定物来反映距离

将将纬度转化成为距离，因为随着纬度的增加，经度之间的距离在逐渐变小，所以需要专门的公式进行计算

文章目录一、Hausdorff介绍二、Python小实例 一、Hausdorff介绍 豪斯多夫距离以德国数学家（Hausdorff，Felix， 1868～1942）来命名，豪斯多夫距离是在度量空间中任意两个集合之间定义的一种距离。 这个说法大家可能不太熟悉，反而大家熟知的欧几里得距离或者欧式距离 欧几里得几何称为等距同构下的豪斯多夫距离。 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。 （图片摘自百度百科） 欧式距离是两个图形最近点的距离（图中红点的距离，不会考虑整个形状）： 最短距离的概念带有非常低的信息内容（最短

最大最小距离算法 最大最小距离算法首先根据确定的距离阈值寻找聚类中心，然后根据 最近邻规则把样本划分到各类聚类中心对应的类别中。 具体的算法描述如下： ①首先任选一个模式样本作为第一个聚类中心 ②选择离 距离最远的样本作为第二个聚类中心 ，距离用欧式距离公式来计算： ③逐一计算各样本与 ， 间的距离，即 ， 选出其中最小距离，

用于手机屏幕屏幕闪烁，调整手机的距离感应器来解决屏幕闪烁的问题

希尔伯特曲线 适用于Java的实用程序 将沿N维希尔伯特曲线的距离变换为一个点并返回。 边界框（N维）查询支持（边界框映射到hilbert索引上用于单列查找的多个间隔） 特征 支持多种尺寸 方法链 二维渲染 与基准jmh 状态：部署到Maven的中央 Maven的包括 也见。 背景 甲是首先由大卫·希尔伯特在1891年描述的连续的分形空间填充曲线。 该库支持近似希尔伯特曲线。 H n中是第n个近似希尔伯特曲线，是一个长度为1的2 n -1个直线段的路径。 希尔伯特曲线可用于索引多个维度，并具有有用的局部性。 简而言之， 索引接近索引的点将接近与该索引对应的点。 图1. 2D希尔伯特具有1至6个比特曲线（H 1至H 6） HilbertCurveRenderer . renderToFile(bits, 200 , filename); 图2. 2D Hilbert曲

BLE-RSSI-Sample ##蓝牙防丢器 ##可自行设定报警dBm＆报警距离

distance_transform  计算区域每个点到区域边缘的距离变换，并将距离信息赋值到图像中。 distance_transform(Region : DistanceImage : Metric, Foreground, Width, Height : ) Region：  （输入）输入区域 DistanceImage：（输出）输出 像素值 为 到边缘距离 的图像 Width, Height :（输入）输出图像的宽  和   高 Foreground：（输入） 若为 true  则计算区域内 所有点到 区域边缘的 距离信息；若为false 则计算 区域外所有点到区域边缘的 距离信息。

建立模型，进而描述了大雾对雷达探测距离的影响

近似图编辑距离 一堆近似图编辑距离算法。 演算法 作业编辑距离（AED） [1]阶O（（n_1 + n_2）^ 3）的上限 Hausdorff编辑距离（HED） [2]阶O（n_1 * n_2）的下限 参考书目 [1] Riesen，Kaspar和Horst Bunke。 “ ”图像和视觉计算27.7（2009）：950-959。 [2] Fischer，Andreas等。 “ ”模式识别48.2（2015）：331-343。 作者 （ ） （ ）