python计算两点间距离_用python计算图像中两点之间的距离

我按照以下方式实现了上述评论中的讨论内容；计算是在您提取的二维灰色矩阵上进行的。我已经为输入到cluster的矩阵的感兴趣的值指定了0和1，在本例中是KMeans，尽管可以根据需要用其他模型替换它。import cv2

import numpy as np

filename = 'Dog.jpg'

img = cv2.imread(filename)

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray = np.float32(gray)

dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)

dst = cv2.dilate(dst,None)

gray[dst>0.01*dst.max()] = 1

gray[dst<=0.01*dst.max()] = 0

from sklearn.cluster import KMeans

km = KMeans(n_clusters=2)

km.fit(gray)

centers = km.cluster_centers_

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_distances

print(cosine_distances(centers))

输出为：

^{pr2}$

它是包含中心对余弦距离的矩阵。可以在调用.cornerHarris（）时进行进一步调整，事实上，应该检查提取的簇是否至少模糊地对应于狗的尾巴和嘴。

此外，在其他图像上推广这种方法可能是不可能的。例如，目前还不清楚如果狗咬了它的尾巴，会发生什么：集群很可能以与尾巴、嘴巴或两者都无关的方式被识别出来。对这个特定图像的代码做的调整越多，这个模型泛化的可能性就越低：因此，它是一只追逐自己尾巴的狗。

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