好的，所以我有一个对象数组。每个对象都有一个以像素为单位的 x 和 y 坐标向量。
我需要有效地通过并将它们相互比较并说它们是相同的。（它们分布在多个时间范围内，因此存在长度差异，并且每个点可能存在几个像素差异）
到目前为止，我所做的一切正常的工作是有效地在当前循环周围绘制一个框，然后比较未来的时间框架。获取具有该相对位置的对象。（侧面有一些多余的部分以考虑运动）
然后我计算两个对象之间的欧几里得距离。这对某些人来说还可以，但会丢失帧，并且偶尔会出现虚假结果。
为了解决这个问题，我计算了坐标的互相关，然后在计算欧几里得时将其用作较长数组的偏移量。
然而，这似乎并不像我希望的那样有效，并且通过研究我了解到欧几里得可能不是最好的方法。
理想情况下，我想要两者之间的相似度评级，并且能够说“是的，稍后这是同一个对象”
人们有什么建议？