使用欧几里得距离显示图像答案

【问题标题】：Displaying images using euclidean distance使用欧几里得距离显示图像
【发布时间】：2020-01-01 17:42:59
【问题描述】：

我正在使用 python 和 opencv(cv2) 做一个项目。在这里，我分别计算数据集图像的红色、绿色和蓝色均值，并计算 GLCM（对比度、能量、同质性和相关性）并将其保存在不同的列表中。现在我已经计算了查询图像与 DB 图像之间的欧几里德距离，但我无法显示距离最小的图像。我已经部分完成了代码，就像：

import cv2
from collections import *
import CBIR as cb
import experiment as ex
from scipy.spatial import distance
from matplotlib import pyplot as plt

result_list = list()
i = 0
a_list = list()
b_list = list()
a_list.append(ex.feature_matrix_ip)
while i < 50:
   b_list.append(cb.feature_matrix_db[i])
   dist = distance.euclidean(a_list,b_list[i])
   result_list.append(dist)
   result_list_sort = OrderedDict(sorted(enumerate(result_list),key=lambda x: x[0])).keys()
   i = i + 1
result_list.sort()
res_list_sort = zip(result_list,result_list_sort)

CBIR 给出 DB 图像的红色、绿色和蓝色均值和 GLCM（对比度、能量、同质性和相关性），实验将给出查询图像的值。

如何显示图像。欢迎任何建议

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python opencv

【解决方案1】：

您可以使用 numpy 函数一次性获得 DB 图像和查询图像之间的欧式距离，且计算量最少。

#let DB_matrix be the database and queryImage be the query image values

values = np.square(np.linalg.norm(DB_matrix - queryImage, axis=1))
minValIndex=np.argmin(values)

#This will give you the index of the min euclidean distance image from the queryDB.

【讨论】：