Intersection sur union

Une autre fonction de coût est l'« intersection sur union » (IOU). L'IOU correspond au nombre de pixels remplis dans les deux images (l'intersection) rapporté au nombre de pixels remplis dans au moins l'une des deux images (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(), pensez à passer reshape=False afin que les formes des tableaux correspondent.