馬氏距離公式在影象中的推演
假設有一副2*2的RGB影象，轉換成取樣集合矩陣（每個畫素為一個樣本點），則：
M=(p1,p2,p3,p4)T //為1*16矩陣
==>
M=[ r1,g1,b1 ]
[ r2,g2,b2 ]
[ r3,g3,b3 ]
[ r4,g4,b4 ]
得到一個4*3的矩陣
1、平均值
計算4*3矩陣每列的期望值
第一列：u1 = (r1+r2+r3+r4)/4
第二列：u2 = (g1+g2+g3+g4)/4
第三列：u3 = (b1+b2+b3+b4)/4
2、協方差矩陣
COV(X) = E[(X-E(X)) (X-E(X))T]
2.1 計算每個樣本點的協方差：
[r1-u1]
[g1-u2] * [r1-u1 g1-u2 b1-u3]
[b1-u3]
得到一個3*3的矩陣
每個樣本點都計算一個3*3的矩陣，然後所有矩陣相加取平均，就得到了影象，即所有樣本的協方差矩陣
3、馬氏距離
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