Mittlerer absoluter Fehler
Kostenfunktionen und Zielfunktionen geben einen einzelnen Wert aus, der zusammenfasst, wie gut zwei Bilder zueinander passen.
Der mittlere absolute Fehler (MAE) fasst zum Beispiel die Intensitätsunterschiede zwischen zwei Bildern zusammen; höhere Werte bedeuten eine größere Abweichung.
Berechne in dieser Übung den mittleren absoluten Fehler zwischen im1 und im2 Schritt für Schritt.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Biomedizinische Bildanalyse mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate image difference
err = ____
# Plot the difference
____
format_and_render_plot()