如何在Python OpenCV中计算两条ndarray之间的欧氏距离

在Python OpenCV中计算两条ndarray之间的欧氏距离，可以使用cv2.norm()函数。该函数可以计算两个数组之间的不同类型的距离，包括欧氏距离。

以下是使用OpenCV计算两个ndarray之间欧氏距离的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 创建两个ndarray数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 计算欧氏距离
distance = cv2.norm(array1, array2, cv2.NORM_L2)

print("欧氏距离:", distance)

输出结果为：

欧氏距离: 5.196152422706632

在上述示例中，首先导入了cv2和numpy库。然后，创建了两个ndarray数组array1和array2。接下来，使用cv2.norm()函数计算了array1和array2之间的欧氏距离，并将结果保存在distance变量中。最后，打印输出了欧氏距离的值。

需要注意的是，cv2.norm()函数的第三个参数cv2.NORM_L2表示使用欧氏距离进行计算。如果需要使用其他类型的距离，可以选择cv2.NORM_L1（曼哈顿距离）或cv2.NORM_HAMMING（汉明距离）等。

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