向量集像矩阵的列向量一样传递。 该算法利用使用子矩阵（同时有更多向量）的矩阵形式。 我用一个随机的 1000x1000 矩阵（所以 1000 个向量 1000x1）测试了它，结果在 7.4863 秒（5 次执行的平均值......最佳时间 7.2321）

常规相似度测量方法的性能受到高维数据维数诅咒的严重影响，原因是稀疏维数和噪声维数之间的数据差异占据了很大一部分相似度，从而导致任何结果之间的差异。提出了一种基于归一化净格子空间的高维数据测量方法，将每个维的数据范围划分为几个区间，将不同维的分量映射到对应的区间上，只有相同或相邻区间的分量为了验证该方法，为验证该方法，使用了三种数据类型，并比较了七种常见的相似性测量方法。 实验结果表明，该方法的相对差异随维数的增加而增加，比常规方法高出约两个或三个数量级。此外，该方法在不同维度上的相似范围为[0，1 ]，适合进行降维后的相似性分析。

主观评分的归一化算法及误差分析.docx

python图像数据增强代码，深度学习用，分割，合并，数据增强，批量化修改文件名，归一化大小

利用 OpenCV 对图像像素进行操作， 计算归一化直方图。并在窗口中以图形的方式显示出来，绘制RGB三色直方图

01.数据预处理——数据归一化.ipynb

医学图像配准的MATLAB仿真程序，实现互信息配准，归一化互信息配准得到图像配准测度曲线和配准图像。实现互严格凹函数测度和f信息测度对比

最近学习需要，接触了一些图片预处理的工作（用python实现），但网上集中的篇幅不多，故整理如下，主要包括： 批量重命名大量图片 修改格式（此处以.bmp转化为.jpg为例） 统一图片大小（分辨率128*128） 将上述操作后的图片另存为目标路径 对图片进行灰度化处理 对图片进行归一化处理，并将每个像素点的BGR保存在txt文件里 版本：python3.8 运行：PyCharm2019 下面开始详细讲解喽： 第一步： 分别批量重命名文件夹中的图片名称，并将.bmp格式的图片修改为.jpg格式。 下图是从网络上下载的量两组图： 上面一排是5张兔子Judy(.bmp格式), 下面一排是5张花朵（.

该函数制作归一化直方图，即概率密度函数的估计。 直方图的面积等于 1，因为该面积低于理论 PDF 函数。 您可以使用此脚本的输出将经验数据与特定分布的理论 PDF 进行比较。 输入： 数据 - 经验数据bins - 直方图 bins 的数量视图（可选）- 1 = 将直方图绘制到图中，0 = 仅获取值（0 是默认值） 输出： h - 直方图条的标准化“高度” x - 箱的中心

针对基于模板匹配的目标跟踪算法在目标被遮挡时容易出现跟踪丢失的问题,提出一种改进的结合遮挡判断和Kalman预测器的模板匹配算法。首先使用三帧差分法提取运动目标并计算运动目标区域。然后针对目标是否被遮挡引入Bhattacharyya距离进行判断,当Bhattacharyya距离小于设定的阈值,表明目标没有被遮挡,则使用归一化互相关(NCC)匹配算法对目标进行稳定跟踪,反之则利用Kalman预测器对被遮挡目标的位置和大小进行预测。实验结果表明,所提算法在静态背景下、目标发生遮挡时的跟踪成功率达到71.43%,比单一NCC匹配算法提高了21.43个百分点。