第49月第19天 欧氏距离与余弦距离的关系 Python 2.7 的 opencv 版本

1.

最近在做人脸识别，有的方法使用的是L2距离，有的是使用的cos相似度，并且看到有的论文说，欧式距离和余弦距离是等价的。到底是怎么等价的呢。这里我就来和小伙伴们一探究竟。

首先给出结论，归一化后的向量的余弦距离和欧氏距离是等价的。

https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/88736615

举一个具体的例子，假如新闻X和新闻Y对应向量分别是：

x1, x2, ..., x6400和

y1, y2, ..., y6400

则，它们之间的余弦距离可以用它们之间夹角的余弦值来表示：

当两条新闻向量夹角余弦等于1时，这两条新闻完全重复（用这个办法可以删除爬虫所收集网页中的重复网页）；当夹角的余弦值接近于1时，两条新闻相似（可以用作文本分类）；夹角的余弦越小，两条新闻越不相关。

https://blog.csdn.net/liunian920305/article/details/73456736

2.

#coding:utf-8
import os
import sys
import copy
import time
import cv2
import argparse
# from mtcnn import mtcnn

def main(args):
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        ret,frame = cap.read()
        cv2.imshow('Video', frame)
        c = cv2.waitKey(1)
        if c == 27:
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

应该是版本的问题，最新版的opencv可能少了这个。
也可以安装其他老版的opencv来解决

pip install opencv-python==4.0.0.21 

https://blog.zhangxiann.com/202007021817/

 https://blog.csdn.net/Zhou_yongzhe/article/details/80310537