欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

一下是一个sift算法源程序（matlab版本），改程序可以在matlab下面运行，通过载入需要匹配的图片（修改其中的imagfile），可以看到提取出来的特征点

使用K-NN、朴素贝叶斯及最小欧氏距离进行高光谱图像分类，准确度和混淆矩阵评估模型，运行project.m即可

近似欧氏距离变换的一种并行算法.docx

此函数计算两个之间的最小欧几里德距离多边形 P1 和 P2。 min_d = min_dist_between_two_polygons(P1,P2,Display_solution); 这个函数有两个参数，第三个是可选的。 P1 & P2 包含多边形的几何形状。 P1 & P2 是包含两个字段的结构：x & y 例如： P1.x = rand(1,5)+2; P1.y = rand(1,5); P2.x = rand(1,3); P2.y = rand(1,3); Display_solution 是一个二进制变量，用于启用或不启用解的图。 该函数首先检查多边形是否相交。 在这种情况下，最小距离为 0。 否则，所有顶点和两个边之间的距离计算多边形。 该函数返回找到的最小距离。 可以在代码中找到实现的更多细节。

NULL 博文链接：https://deepfuture.iteye.com/blog/1591481

5.6 图像间的欧氏距离计算 根据每个图形返回的向量，可计算两个图形向量之间的距离，该距离称为图像的欧 式距离。欧式距离算法的核心是：设图像矩阵有 n 个元素（n个像素点），用 n个元素 值(x1，x2，...，xn)组成该图像的特征组（像素点矩阵中所有的像素点），特征组形 成了 n维空间（欧式距离就是针对多维空间的），特征组中的特征码（每一个像素点） 构成了每一维的数值，就是 x1（第一个像素点）对应一维，x2（第二个像素点）对应二 维，. . .，xn（第 n个像素点）对应 n维。在 n维空间下，两个图像矩阵各形成了一 个点，然后利用数学上的欧式距离公式计算这两个点之间的距离，距离最小者就是最匹 配的图像。 欧式距离公式： 点 A = （x1, x2, ... , xn）； 点 B = （y1, y2, ... , yn）； AB^2 = (x1-y1)^2+(x2-y2)^2+...+(xn-yn)^2； AB就是所求的 A，B两个多维空间中的点之间的距离 [16] 。效果如图 5-13所示：

针对外包存储数据在密文状态下有关欧氏距离无法计算的问题，构建了欧氏距离外包计算协议，降低了用户的计算负担，保护了数据隐私。回顾了分布式双陷门公钥密码方案。基于同态加密算法设计了安全的乘法协议、单个密钥加密下的完全平方式协议和联合公钥加密下的完全平方式协议，基于这三个基础计算协议设计了欧氏距离的外包计算协议。安全性分析表明该协议足够安全，效率分析显示该协议较为高效，并较好地解决了有关欧氏距离的外包计算问题，对于图像处理的发展有一定的促进作用。

(2)Matlab计算标准化欧氏距离 例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的标准化欧氏 距离 (假设两个分量的标准差分别为0.5和1) X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X, 'seuclidean',[0.5,1]) 结果： D =     2.0000    2.0000    2.8284 标准化欧氏距离 Standardized Euclidean Distance

该matlab代码主要计算图像之间的欧氏距离！！