3D计算机视觉涉及使用算法和系统从图像或视频等视觉数据中解释和理解三维结构。它使机器能够分析场景中的深度、形状和空间关系。应用范围从对象识别到3D场景重建。一个关键方面是深度估计,它确定对象与相机的距离。技术包括使用两个摄像机视图的立体视觉和像激光雷达这样的深度传感器。这些方法对于在机器人和增强现实等应用中创建环境的3D模型至关重要。另一个关键用途是运动分析。通过跟踪3D空间中的物体,自动驾驶汽车等系统可以根据周围环境做出实时决策。3D计算机视觉还通过实现逼真的场景渲染和交互来支持虚拟现实。
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在向量搜索中,使用数学度量来测量相似性以量化两个向量有多接近或相关。三个主要度量是欧几里得距离 (L2) 、余弦相似度和内积。根据应用程序和要分析的数据类型,每个服务都有特定的目的。度量的选择影响搜索过程的性能和结果。
欧几里得距离测量空



