我正在使用python和opencv(cv2)做一个项目。在这里，我分别计算数据集的图像的红色，绿色和蓝色均值，还计算GLCM(对比度，能量，同质性和相关性)并将其保存在其他列表中。现在，我已经计算出查询图像与DB图像之间的欧式距离，但是我无法显示最小距离的图像。
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给出了DB图像的GLCM(对比度，能量，均匀性和相关性)的红色，绿色和蓝色平均值，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!
最佳答案
您可以使用numpy函数以最少的计算一次获得DB图像和查询图像之间的欧式距离。
#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.
关于python - 使用欧氏距离显示图像，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59554712/