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matlab - 计算欧几里得距离

问题描述

我有 200 张面部图像（32x32），我将其重塑为矩阵数据

人脸 = 200 x 1024（200 是人脸样本，1024 是一张人脸图像矢量化为 1 行）

Facemean = 1 x 1024（图像的平均值）

欧几里得距离方程 1 的使用将是：

 distance = sqrt ( (Face(1,1)-Facemean(1,1)^2 + (Face(1,2)-Facemean(1,2)^2  + . . . + (Face(200,1024)-Facemean(1,1024)^2 );

由于使用上面的公式会很长，所以我想问一下是否有其他方法可以计算它？

我期望的结果是 1 x 1 矩阵值

标签： matlab

解决方案

更优雅的答案（来自下面的评论）：

FacemeanMatrix = repmat( Facemean, [200, 1])
distance = sqrt( sum( ( Face(:)-FacemeanMatrix(:) ).^2 ))

上一个答案

你可以把它写成向量：

dissqr = 0
% for each colum, calculate the square difference and sum all the lines
for i =1:200
  dissqr = dissqr + sum( (Face(i,:)-(Facemean(:,i).'))^2 )
end

distance = sqrt( dissqr )

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