Intersezione sull'unione

Un'altra funzione di costo è l'Intersection over Union (IOU). L'IOU è il numero di pixel attivi in entrambe le immagini (l'intersezione) diviso per il numero di pixel attivi in almeno una delle due immagini (l'unione).

In questo esercizio, determina come trasformare al meglio im1 per massimizzare la funzione di costo IOU rispetto a im2. Abbiamo definito per te la seguente funzione:

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

Nota: quando usi ndi.rotate(), ricordati di passare reshape=False, così che le forme degli array coincidano.