倒角距离API 倒角距离（CD）是两个点云的评估指标。 它考虑了每个点的距离。 对于每个云中的每个点，CD都会找到另一个点集中的最近点，并将距离的平方求和。 在Shapenet的形状重构挑战中使用了它。 点云S1和S2之间的倒角距离定义为 本自述文件是有关如何编译倒角距离的代码的指南，以及使用倒角距离api的教程。 先决条件 5.4.0 9.0 2.7.12 1.7.0 编译倒角距离代码 文件夹chamfer-distance包含用于倒角距离的tensorflow模块。 要编译它们，请确保已安装tensorflow。 然后，根据您的环境修改chamfer-distance/Makefile的前4行。 最后，编译倒角距离代码 # From chamfer-distance/ make 要测试代码，请尝试 # From chamfer-distance/ python t

untiy2017.4.37c1以上版本可以使用。

著名的Mobileye论文，精度测量得到：90米误差大约10%, 44米误差约为5%。 文中详细介绍了单目视觉测距原理和步骤，以及实验和结果，可以参考博客https://blog.csdn.net/Fan0920/article/details/107615148中对该文的研究总结加以讨论和学习！

博客https://clouddaidai.blog.csdn.net/article/details/119926474 所需样本数据

汉明距离matlab代码汉明_距离 此 Matlab 代码用于查找两个数字的汉明距离。 注意：如果你在你的系统或项目中使用我的代码，你应该总是引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m Hamming distance calculating function : ham_dist.m %%%%%%%%%%%-------------------$$$$$$$$>>>>> JITHIN KC <<<< $$$$$$$$-----------------%%%%%%%%%%%%%% @@@如有任何疑问，请联系：

l-曲线矩阵代码离散弗雷谢距离 根据[2]中的算法，计算n维空间中有序离散点指定的两条曲线之间的离散Fréchet距离[1]。 该实现基于Zachary Danziger [3]的MATLAB函数。 但是，它不提供耦合序列的计算。 根据点数和尺寸数的不同，此MEX功能的速度是[3]的10到50倍。 目前，只有欧几里德（ l^2 ），出租车（ l^1 ）和最大（ l^\infty ）规范可作为距离函数（指定2 ， 1或-1分别作为第三个参数）。 如果要使用自定义距离功能，请直接在C代码中实现。 安装 在MATLAB中打开repo目录并输入 mex DiscreteFrechetDistance.c 如果要将目录添加到路径，请键入 addpath(cd) savepath 使用范例 调用语法： d = DiscreteFrechetDistance(c1, c2, normID) ，其中c1和c2是具有曲线点的矩阵，可选参数normID指定所需的范数（距离函数）。 :warning: 与[3]相反，此函数要求输入矩阵在列中包含点坐标，即矩阵形状应为 x <nu

Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： info.debatty java-string-similarity RELEASE 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n） 1 光学字符识别 3 距离 没有 是 O（米* n） 1 3 距离 没有 没有 O（米* n） 1 相似距离 是

空间距离反比插值matlab算法代码，在得到数据后可以插值计算缺省值以及异常数据的处理，代码可以直接应用到自己的数据

统一分发函数的MATLAB代码 Matlab 的 Wasserstein 距离代码 这是一个紧凑的 Matlab 代码，用于计算一维概率分布的 1-和 2-Wasserstein 距离。 有关 Wasserstein 距离的一般定义，请参阅 。 此实现基于以下事实：对于给定的分布u和v ，1-Wasserstein 距离可以写为 和 2-Wasserstein 距离为 这里 和 参考u和v的累积密度函数，以及由下式定义的相应伪逆累积密度函数 代码假定（与 不同） u和v是离散且均匀的概率分布。 在这种情况下，存在样本使得任何u分布的随机变量满足所有k 。 这些样本是函数的输入，让我们不失一般性地假设它们越来越排序，然后累积分布函数及其伪逆由阶跃函数给出 该代码已在 Matlab R2017a 中进行了测试，并针对（在 1-Wasserstein 距离的情况下）和 . 后一种代码允许计算一般的 p-Wasserstein 距离，但在计算上比所描述情况的当前代码更复杂。 一些参考 Carrillo, JA 和 G. Toscani。 “非线性扩散方程的 Wasserstein 度量和大时间

Grove - 红外距离传感器 这是的 Arduino 示例 有关更多信息，请参阅。 本软件由 Seeed Studio 编写并根据获得。 热烈欢迎对此软件做出贡献。 你基本上可以通过，提交修改，然后（按照上面的链接操作指南）。 鼓励将更改日志和您的联系人添加到文件头中。 感谢您的贡献。 Seeed Studio 是一家位于中国深圳的开放式硬件设施公司。 受益于本土制造实力和便捷的全球物流体系， 整合资源，服务创新新时代。 Seeed 也适用于全球分销商和合作伙伴推动开放硬件运动。