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Python skimage.metrics.hausdorff_distance用法及代碼示例

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

計算給定圖像的非零元素之間的 Hausdorff 距離。

Hausdorff 距離 [1] 是 image0 上的任意點與其在 image1 上的最近點之間的最大距離，反之亦然。

參數：

image0, image1：ndarray: True 表示包含在一組點中的點的數組。兩個數組必須具有相同的形狀。

返回：

distance：浮點數: image0 和 image1 中非零像素坐標之間的 Hausdorff 距離，使用歐幾裏得距離。

參考：

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.metrics.hausdorff_distance。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。