基于颜色特征的相似度度量：各种距离

基于颜色特征的相似度度量是图像处理和计算机视觉中常用的技术之一。它通过计算不同颜色之间的距离来度量它们之间的相似性。常见的距离包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。这些距离越小，说明两个颜色越相似；反之，则越不相似。此外，还有一些其他的距离度量方法，如余弦相似度、汉明距离等，它们也可以用于度量颜色之间的相似性。总之，基于颜色特征的相似度度量是一种有效的方法，可以帮助我们更好地理解和分析图像中的颜色信息。