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Python skimage.metrics.hausdorff_distance用法及代码示例

用法: skimage.metrics.hausdorff_distance(image0, image1)

计算给定图像的非零元素之间的 Hausdorff 距离。

Hausdorff 距离 [1] 是 image0 上的任意点与其在 image1 上的最近点之间的最大距离，反之亦然。

参数：

image0, image1：ndarray: True 表示包含在一组点中的点的数组。两个数组必须具有相同的形状。

返回：

distance：浮点数: image0 和 image1 中非零像素坐标之间的 Hausdorff 距离，使用欧几里得距离。

参考：

1: http://en.wikipedia.org/wiki/Hausdorff_distance

例子：

>>> points_a = (3, 0)
>>> points_b = (6, 0)
>>> shape = (7, 1)
>>> image_a = np.zeros(shape, dtype=bool)
>>> image_b = np.zeros(shape, dtype=bool)
>>> image_a[points_a] = True
>>> image_b[points_b] = True
>>> hausdorff_distance(image_a, image_b)
3.0

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注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.metrics.hausdorff_distance。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。