导读 在现代科技领域，尤其是在图像处理和机器学习中，矩阵运算扮演着至关重要的角色。当我们需要衡量两个矩阵之间的差异时，欧式距离是一个非常...
在现代科技领域，尤其是在图像处理和机器学习中，矩阵运算扮演着至关重要的角色。当我们需要衡量两个矩阵之间的差异时，欧式距离是一个非常实用且直观的选择。今天，我们就来聊聊如何使用OpenCV库中的函数，来高效地计算两个矩阵之间的欧式距离。
🚀首先，我们需要导入OpenCV库：
```python
import cv2
```
💡接着，我们定义两个矩阵。假设这两个矩阵已经通过某种方式被加载或创建：
```python
matrix1 = [[1, 2], [3, 4]]
matrix2 = [[2, 3], [4, 5]]
```
🔧然后，我们可以使用`cv2.norm()`函数来计算欧式距离。这个函数可以接受两个矩阵作为输入，并返回它们之间的距离。下面是如何调用该函数的示例代码：
```python
distance = cv2.norm(matrix1, matrix2, cv2.NORM_L2)
print(f"欧氏距离为: {distance}")
```
🌟通过上述步骤，我们就可以轻松地计算出两个矩阵之间的欧式距离了。这种方法不仅简单快捷，而且适用于各种复杂的矩阵计算场景。希望这篇指南能够帮助你在图像处理和机器学习项目中更高效地工作！
OpenCV 矩阵运算 欧式距离
