Intersection sur l'union

Une autre fonction de coût est l'intersection sur l'union (IOU). L'IOU correspond au nombre de pixels remplis dans les deux images (l'intersection) par rapport au nombre de pixels remplis dans l'une ou l'autre image (l'union).

Dans cet exercice, déterminez la meilleure façon de transformer im1 pour maximiser la fonction de coût IOU avec im2. Nous avons défini pour vous la fonction suivante :

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

Remarque : Lorsque vous utilisez ndi.rotate(), n'oubliez pas de passer reshape=False pour que les dimensions des tableaux correspondent.