Schnittmenge über Vereinigung

Eine weitere Kostenfunktion ist die Schnittmenge über die Vereinigung (IOU). Die IOU ist die Anzahl der Pixel, die in beiden Bildern gefüllt sind (die Schnittmenge), geteilt durch die Anzahl der Pixel, die in mindestens einem der Bilder gefüllt sind (die Vereinigung).

Bestimme in dieser Übung, wie du im1 am besten transformierst, um die IOU-Kostenfunktion mit im2 zu maximieren. Wir haben dir folgende Funktion definiert:

def intersection_of_union(im1, im2):
    i = np.logical_and(im1, im2)
    u = np.logical_or(im1, im2)
    return i.sum() / u.sum()

Hinweis: Wenn du ndi.rotate() verwendest, denke daran, reshape=False zu übergeben, damit die Array-Formen übereinstimmen.