📅  最后修改于: 2023-12-03 15:27:58.445000             🧑  作者: Mango
在开发图像处理应用程序时,计算两个像素点之间的距离是一个基本操作。下面介绍两种常见的计算距离的方法,分别是欧几里得距离和曼哈顿距离。
欧几里得距离又称为直线距离,是两个像素点在二维空间中的真实距离。假设有两个像素点 $P=(x_1, y_1)$ 和 $Q=(x_2, y_2)$,则它们之间的欧几里得距离 $d_{E}$ 计算公式如下:
$$ d_{E} = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2} $$
在Javascript中,我们可以使用以下函数来计算两个像素点之间的欧几里得距离:
function euclideanDistance(x1, y1, x2, y2) {
const deltaX = x2 - x1;
const deltaY = y2 - y1;
return Math.sqrt(deltaX ** 2 + deltaY ** 2);
}
// 例子
const distance = euclideanDistance(0, 0, 3, 4); // distance = 5
曼哈顿距离也称为街区距离或城市街区距离,是两个像素点在二维空间中沿着网格线走过的距离。假设有两个像素点 $P=(x_1, y_1)$ 和 $Q=(x_2, y_2)$,则它们之间的曼哈顿距离 $d_{M}$ 计算公式如下:
$$ d_{M} = |x_2 - x_1| + |y_2 - y_1| $$
在Javascript中,我们可以使用以下函数来计算两个像素点之间的曼哈顿距离:
function manhattanDistance(x1, y1, x2, y2) {
const deltaX = Math.abs(x2 - x1);
const deltaY = Math.abs(y2 - y1);
return deltaX + deltaY;
}
// 例子
const distance = manhattanDistance(0, 0, 3, 4); // distance = 7
以上就是计算两个像素点之间距离的两种常见方法,可以根据自己的需求选择适合的方法来计算距离。