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Surface-Distance: 用于分割任务计算基于表面距离性能指标的库

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简介：
Surface-Distance是一款专为医学影像与计算机视觉领域设计的Python库，旨在高效评估图像分割算法的精确度和重叠率，通过计算表面距离来量化预测结果与真实标签之间的差异。 在评估多个图像分割的表面对齐程度时，基于表面距离的性能指标可以提供有用的差异度量。这类度量计算从一个分段的所有表面点到另一个分段上最近点的距离，并返回相应的性能评价结果。此距离可用于将分段区域与基本事实进行比较。 为了更一致地近似于表面积测量值，使用具有相应面积的表面元素来表示这些表面是合理的做法。该库提供了以下用于评估图像分割质量的指标： - 平均表面距离 - Hausdorff距离 - 表面重叠度量 - 表面骰子系数 - 体积骰子系数

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  • Surface-Distance: 用于分割任务计算基于表面距离性能指标的库
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    Surface-Distance是一款专为医学影像与计算机视觉领域设计的Python库，旨在高效评估图像分割算法的精确度和重叠率，通过计算表面距离来量化预测结果与真实标签之间的差异。 在评估多个图像分割的表面对齐程度时，基于表面距离的性能指标可以提供有用的差异度量。这类度量计算从一个分段的所有表面点到另一个分段上最近点的距离，并返回相应的性能评价结果。此距离可用于将分段区域与基本事实进行比较。 为了更一致地近似于表面积测量值，使用具有相应面积的表面元素来表示这些表面是合理的做法。该库提供了以下用于评估图像分割质量的指标： - 平均表面距离 - Hausdorff距离 - 表面重叠度量 - 表面骰子系数 - 体积骰子系数
     
  • surface-distance-master.zip
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    surface-distance-master 是一个用于计算和分析表面距离的代码库或软件工具包，适用于医学影像处理、计算机视觉等领域。包含多种算法来评估不同表面之间的相似度与差异性。 图像分割评估指标——表面距离计算库：这个库主要包含了以下几种表面距离的计算方法：平均表面距离（Average surface distance）、豪斯多夫距离（Hausdorff distance）、表面重叠度（Surface overlap）、表面Dice值（Surface dice）和三维Dice值（Volumetric dice）。
     
  • Chamfer-Distance-API: 基于TensorFlow的点云间倒角距离计算Python类
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    简介：Chamfer-Distance-API是一个基于TensorFlow开发的Python工具类，用于高效计算点云数据之间的倒角距离，适用于点云配准和分类任务。 倒角距离（CD）是一种用于评估点云之间差异的指标，它通过计算每个点到另一个点集中最近邻的距离平方并求和来实现这一点。在Shapenet形状重构挑战中应用了这一方法。 对于两个点集S1和S2之间的倒角距离定义如下： 本说明文档旨在指导如何编译用于计算倒角距离的代码，并提供使用该API的基本教程。 **先决条件** - Tensorflow: 1.7.0 - Python: 2.7.12 **编译倒角距离代码** 文件夹`chamfer-distance`内包含用于实现倒角距离功能的TensorFlow模块。为了编译这些文件，首先确保已经安装了TensorFlow库。 接下来，请根据您的具体环境修改`chamfer-distance/Makefile`中的前四行配置信息（通常涉及路径和系统参数）。 最后，在命令提示符下执行以下步骤来编译代码： ``` # 从 chamfer-distance/make 目录运行 make ``` **测试代码** 为了验证所编写的程序是否正确，可以在相应的目录中尝试运行测试脚本。例如： ``` # 在 chamfer-distance/python 文件夹内执行如下命令 python test.py ```
     
  • 地理线距离——Geodesic Distance
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    地理线距离，或称测地线距离，是指地球上两点间最短路径的距离。这一概念在地图学、导航及计算机视觉等领域有着广泛应用。 在VS 2005平台上编写了一个小程序，用于计算三维网格模型上两点之间的测地线距离。
     
  • Euclidean-Distance：计算两数组间的欧几里得距离
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    Euclidean-Distance函数用于快速准确地计算两个数组之间的欧几里得距离，适用于数据分析与机器学习中的相似度衡量。 欧几里得距离用于计算两个数组之间的直线距离，在欧氏空间中表示两点间的最短路径。可以通过npm安装compute-euclidean-distance来使用此功能。 用法如下： ```javascript var euclidean = require(compute-euclidean-distance); ``` 函数`euclidean(x, y[, accessor])`可以用来计算两个数组之间的欧几里得距离。 例如，给定两个数组x和y， ```javascript var x = [2, 4, 5, 3, 8, 2], y = [3, 1, 5, -3, 7 ,2]; ``` 调用`euclidean(x,y)`将返回大约6.86的距离值。 对于对象数组，可以通过提供访问数值的访问器函数来获取它们之间的欧几里得距离。例如： ```javascript var x = [[1, 2], [2， ```
     
  • 余弦距离的计算：两个数组间的cosine-distance算法
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    本篇文章主要介绍如何使用余弦相似度来衡量两个向量在多维空间中的角度相似性，并详细讲解了用Python实现两个数组间cosine-distance的具体算法。 余弦距离用于计算两个数组之间的相似度，根据分隔两个向量的角度来定义它们的相似程度。计算出的相似度范围在[-1, 1]之间：具有相同方向的向量相似度为1；正交（垂直）方向上的向量相似度为0；相反方向上的向量相似度为-1。余弦距离通过从1减去两个向量之间的相似性来表达它们不相似的程度。 安装计算余弦距离的库：`npm install compute-cosine-distance` 使用方法如下： ```javascript var distance = require(compute-cosine-distance); distance(x, y[, accessor]) ``` 其中，x和y是需要比较的两个数组。例如， ```javascript var x = [5, 23, 2, 5, 9], y = [3, 21, 2, 5, 14]; var d = distance(x,y); ``` 计算结果即为x和y之间的余弦距离。
     
  • 基于蓝牙RSSI的距离计算
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    本研究探讨了利用蓝牙信号强度指示(RSSI)进行距离估算的方法和技术，分析其在室内定位系统中的应用潜力与局限性。 蓝牙RSSI计算距离的相关内容请自行查阅相关资料，拒绝不负责任的差评。
     
  • 基于两点坐标的距离和方位角计算
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    本文章介绍如何通过给定的两点坐标值来计算这两点之间的直线距离以及它们连线与正北方向之间的夹角（即方位角），适用于地理信息系统、导航定位等领域。 在测量或道桥行业中，人们经常需要根据GPS大地坐标计算两点之间的距离和方位角。虽然这些计算并不复杂，但过程较为繁琐。为此开发了一个Excel工具，只需输入两个点的横纵坐标及坡度信息，即可自动得出它们的距离和方位角。为了防止频繁操作导致公式意外删除，对相关单元格进行了保护处理，并设置了密码yy。
     
  • 基于模拟飞行任务的眼动指标分析
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    本研究通过分析参与者在模拟飞行任务中的眼动数据，探讨其视觉关注模式及决策过程，旨在提高飞行员培训的有效性。 基于模拟飞行任务下的眼动指标分析，对眼动数据进行研究，并探讨其与任务难度之间的关系。
     
  • GeoDistance：在MATLAB中计算地球表面距离。
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    GeoDistance是一款用于MATLAB的工具箱，专门设计用来精确计算地球上任意两点间的最短距离。通过经纬度输入，用户可以轻松获得两点间沿大圆路径的距离，广泛应用于地理信息系统和遥感领域。 M文件计算地球表面两点之间的距离，并使用不同的椭球参数。现在它适用于矢量计算。