Python 三维网格之间的Hausdorff距离
我有多个网格(numpy数组[Nk,Ny,Nx]),并希望使用Hausdorff距离作为这些网格的相似性度量。scipy中有几个模块(scipy.spatial.distance.cdist、scipy.spatial.distance.pdist),允许计算二维数组之间的欧几里德距离。现在要比较网格,我必须选择一些横截面(例如grid1[0,:]和grid2[0,:]),并相互比较。Python 三维网格之间的Hausdorff距离,python,numpy,scipy,Python,Numpy,Scipy,我有多个网格(numpy数组[Nk,Ny,Nx]),并希望使用Hausdorff距离作为这些网格的相似性度量。scipy中有几个模块(scipy.spatial.distance.cdist、scipy.spatial.distance.pdist),允许计算二维数组之间的欧几里德距离。现在要比较网格,我必须选择一些横截面(例如grid1[0,:]和grid2[0,:]),并相互比较。 是否可以直接计算三维网格之间的Hausdorff距离 我在这里是新手,但面临着同样的挑战,并试图在3D级别上直
是否可以直接计算三维网格之间的Hausdorff距离 我在这里是新手,但面临着同样的挑战,并试图在3D级别上直接攻击它 这就是我所做的功能:
def Hausdorff_dist(vol_a,vol_b):
dist_lst = []
for idx in range(len(vol_a)):
dist_min = 1000.0
for idx2 in range(len(vol_b)):
dist= np.linalg.norm(vol_a[idx]-vol_b[idx2])
if dist_min > dist:
dist_min = dist
dist_lst.append(dist_min)
return np.max(dist_lst)
输入需要是numpy.array,但其余的直接工作
我有8000对5000个3D点,这运行了几分钟,但最后它达到了你想要的距离
但是,这是检查两点之间的距离,不一定是两条曲线的距离。(都不是网格)
编辑(2015年11月26日):
Recenty完成了此代码的微调版本。现在它被分成两部分
首先是在给定点周围抓取一个盒子,然后取所有半径。我认为这是一种减少检查所需点数的聪明方法。
def bbox(array, point, radius):
a = array[np.where(np.logical_and(array[:, 0] >= point[0] - radius, array[:, 0] <= point[0] + radius))]
b = a[np.where(np.logical_and(a[:, 1] >= point[1] - radius, a[:, 1] <= point[1] + radius))]
c = b[np.where(np.logical_and(b[:, 2] >= point[2] - radius, b[:, 2] <= point[2] + radius))]
return c
这个问题()可能是相关的。结论似乎是没有scipy/numpy算法,如果速度很关键(这是2D),最好用c编写主算法。Farhawa,非常感谢!
def hausdorff(surface_a, surface_b):
# Taking two arrays as input file, the function is searching for the Hausdorff distane of "surface_a" to "surface_b"
dists = []
l = len(surface_a)
for i in xrange(l):
# walking through all the points of surface_a
dist_min = 1000.0
radius = 0
b_mod = np.empty(shape=(0, 0, 0))
# increasing the cube size around the point until the cube contains at least 1 point
while b_mod.shape[0] == 0:
b_mod = bbox(surface_b, surface_a[i], radius)
radius += 1
# to avoid getting false result (point is close to the edge, but along an axis another one is closer),
# increasing the size of the cube
b_mod = bbox(surface_b, surface_a[i], radius * math.sqrt(3))
for j in range(len(b_mod)):
# walking through the small number of points to find the minimum distance
dist = np.linalg.norm(surface_a[i] - b_mod[j])
if dist_min > dist:
dist_min = dist
dists.append(dist_min)
return np.max(dists)