disdance是什么意思英语

disdance英语的意思：名词、动词，作名词时意为“距离；远方；疏远；间隔”；作动词时意为“ 疏远；把…远远甩在后面”。

一、disdance的短语搭配，有如下这些：

1、distance education远程教育；遥距教育；远程教学；远距教学。Hamming distance汉明距离；海明距离；汉娩距；汉明距。angular distance[天]角距离；[天]角距；秀距离。

2、Administrative Distance管理距离；管理位距；管辖距离；办理距离。Hausdorff distance豪斯多夫距离；hausdorff距离。IR distance红外距离；可视距离；经外灯距离；红外线距离。

3、Distance marker距离刻度；[雷达]距离标志；距离标示器；距离标示。distance meter测距仪；瞳距仪；距离测定器；[测]测距计。distance freight[交]增加距离运费；超程动物；超程运费；增加间隔运费。

同一场景在不同条件下投影所得到的二维图像会有很大的差异，这主要是由如下原因引起的：传感器噪声、成像过程中视角改变引起的图像变化、目标移动和变形、光照或者环境的改变带来的图像变化以及多种传感器的使用等。为解决上述图像畸变带来的匹配困难，人们提出了许多匹配算法，而它们都是由如下四个要素组合而成：

（1）特征空间

特征空间是由参与匹配的图像特征构成的，选择好的特征可以提高匹配性能、降低搜索空间、减小噪声等不确定性因素对匹配算法的影响。匹配过程可以使用全局特征或者局部特征以及两者的结合。

（2）相似性度量

相似性度量指用什么度量来确定待匹配特征之间的相似性，它通常定义为某种代价函数或者是距离函数的形式。经典的相似性度量包括相关函数和 Minkowski 距离，近年来人们提出了 Hausdorff 距离、互信息作为匹配度量。Hausdorff 距离对于噪声非常敏感，分数 Hausdorff 距离能处理当目标存在遮挡和出格点的情况，但计算费时；基于互信息的方法因其对于照明的改变不敏感已在医学等图像的匹配中得到了广泛应用，它也存在计算量大的问题，而且要求图像之间有较大的重叠区域。

（3）图像匹配变换类型

图像几何变换用来解决两幅图像之间的几何位置差别，它包括刚体变换、仿射变换、投影变换、多项式变换等。

（4）变换参数的搜索

搜索策略是用合适的搜索方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计，使得图像之间经过变换后的相似性最大。搜索策略有穷尽搜索、分层搜索、模拟退火算法、Powell方向加速法、动态规划法、遗传算法和神经网络等。遗传算法采用非遍历寻优搜索策略，可以保证寻优搜索的结果具有全局最优性，所需的计算量较之遍历式搜索小得很多；神经网络具有分布式存储和并行处理方式、自组织和自学习的功能以及很强的容错性和鲁棒性，因此这两种方法在图像匹配中得到了更为广泛的使用。

在成像过程中，由于噪声及遮挡等原因，导致一幅图像中的特征基元在另一幅图像中有几个候选特征基元或者无对应基元，这些都是初级视觉中的“不适定问题”，通常在正则化框架下用各种约束条件来解决。常用的约束有唯一性约束、连续性约束、相容性约束和顺序一致性约束。首先提取左右图像对中的线段，用对应线段满足的全局约束、相容性约束、邻域约束等表示 HopfieIk 神经网络的能量函数，通过最小化能量函数得到两幅图像中的对应线段，提高了匹配的可靠性。同时人们还采用最小平方中值法和投票算法等后处理来有效地消除假配点和误配点。

用矩比较形状是一种非常有效的方法，不过现在有了更有效的方法。从OpenCV 3开始，有了专有模块shape，该模块中的形状场景算法能够更高效地比较形状。

OpenCV提供了使用“距离”作为形状比较的度量标准。这是因为形状之间的差异值和距离有相似之处，比如二者都只能是零或者正数，又比如当两个形状一模一样时距离值和差值都等于零。

OpenCV提供了函数cv2createShapeContextDistanceExtractor()，用于计算形状场景距离。其使用的“形状上下文算法”在计算距离时，在每个点上附加一个“形状上下文”描述符，让每个点都能够捕获剩余点相对于它的分布特征，从而提供全局鉴别特征。

OpenCV提供了函数cv2createHausdorffDistanceExtractor()来计算Hausdorff距离。

例1227使用函数cv2createHausdorffDistanceExtractor()计算不同图像的Hausdorff距离。

从上述运行结果可以看出：

怎么楼上说那么复杂，感觉也没说到点子上，我来个简洁版的吧：

科赫曲线我就不解释了，当等边三角形的第一次凸起，也就是将其三等分时，曲线长度达到4/3，当等边三角形的第二次凸起时，也就是说将其9等分时，曲线长度达到16/9，其维度D=lg4/lg3=lg16/lg9=lg64/lg27=……126维

是的，豪斯多夫距离和图像大小有一定的关系。豪斯多夫距离是用来评估二维图像的空间连接度的一种方法。它用来衡量两个图像之间的相似度，实际上是一种形态学 *** 作，通常用于图像分割中。当图像大小发生变化时，豪斯多夫距离也会发生变化。因此，对于某种特定的图像，如果将图像的大小进行放大缩小，其豪斯多夫距离也会有所不同。

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