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5_Bildanalyse/ü7/README.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# Übung 7: Distanzmetriken
+
+Betrachten Sie das folgende Binärbild:
+
+![](data/a.png)
+
+
+Es soll der Abstand zwischen dem obersten Pixel an der Position (0,1) und dem 
+Pixel an der Stelle (5, 4) berechnet werden.
+
+## a) 
+
+Berechnen Sie 
+ - die City-Block Distanz
+ - den euklidischen Abstand
+ - die Schachbrett Distanz (Tschebyschew-Abstand).
+
+Die Lösung befindet sich in Datei [l_a.py](l_a.py).

5_Bildanalyse/ü7/l_a.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+import numpy as np
+import cv2
+
+p_1 = (0, 1)
+p_2 = (5, 4)
+matrix = np.zeros((6, 6))
+matrix[p_1[1], p_1[0]] = 1
+matrix[p_2[1], p_2[0]] = 1
+
+# Resize image
+matrix = np.repeat(matrix, 50, axis=1)
+matrix = np.repeat(matrix, 50, axis=0)
+
+# Add seperators
+matrix[0::2, ::50] = 1
+matrix[1::2, ::50] = 0
+matrix[::50, 0::2] = 1
+matrix[::50, 1::2] = 0
+
+
+def city_block(p1, p2):
+    dx, dy = p2[0] - p1[0], p2[1] - p1[1]
+    return np.abs(dx) + np.abs(dy)
+
+
+def euklidean(p1, p2):
+    dx, dy = p2[0] - p1[0], p2[1] - p1[1]
+    return np.sqrt(dx * dx + dy * dy)
+
+
+def tschebyschew(p1, p2):
+    dx, dy = p2[0] - p1[0], p2[1] - p1[1]
+    return np.maximum(np.abs(dx), np.abs(dy))
+
+
+print("City-Block:", city_block(p_1, p_2))
+print("Euklidischer Abstand:", euklidean(p_1, p_2))
+print("Schachbrett Distanz (Tschebyschew):", tschebyschew(p_1, p_2))
+
+# Show image
+matrix = matrix.astype(np.float64)
+cv2.imshow("a", matrix)
+cv2.imwrite("data/a.png", matrix * 255)
+cv2.waitKey(0)