hamming_distance_normhamming_distance_normHammingDistanceNormHammingDistanceNormhamming_distance_norm (Operator)

Name

hamming_distance_normhamming_distance_normHammingDistanceNormHammingDistanceNormhamming_distance_norm — Ermitteln des Hamming-Abstands zweier Regionen nach Normierung.

Signatur

hamming_distance_norm(Regions1, Regions2 : : Norm : Distance, Similarity)

Herror hamming_distance_norm(const Hobject Regions1, const Hobject Regions2, const char* Norm, Hlong* Distance, double* Similarity)

Herror T_hamming_distance_norm(const Hobject Regions1, const Hobject Regions2, const Htuple Norm, Htuple* Distance, Htuple* Similarity)

void HammingDistanceNorm(const HObject& Regions1, const HObject& Regions2, const HTuple& Norm, HTuple* Distance, HTuple* Similarity)

HTuple HRegion::HammingDistanceNorm(const HRegion& Regions2, const HTuple& Norm, HTuple* Similarity) const

Hlong HRegion::HammingDistanceNorm(const HRegion& Regions2, const HString& Norm, double* Similarity) const

Hlong HRegion::HammingDistanceNorm(const HRegion& Regions2, const char* Norm, double* Similarity) const

Hlong HRegion::HammingDistanceNorm(const HRegion& Regions2, const wchar_t* Norm, double* Similarity) const   (Nur Windows)

static void HOperatorSet.HammingDistanceNorm(HObject regions1, HObject regions2, HTuple norm, out HTuple distance, out HTuple similarity)

HTuple HRegion.HammingDistanceNorm(HRegion regions2, HTuple norm, out HTuple similarity)

int HRegion.HammingDistanceNorm(HRegion regions2, string norm, out double similarity)

def hamming_distance_norm(regions_1: HObject, regions_2: HObject, norm: MaybeSequence[str]) -> Tuple[Sequence[int], Sequence[float]]

def hamming_distance_norm_s(regions_1: HObject, regions_2: HObject, norm: MaybeSequence[str]) -> Tuple[int, float]

Beschreibung

hamming_distance_normhamming_distance_normHammingDistanceNormHammingDistanceNormHammingDistanceNormhamming_distance_norm liefert den Hamming-Abstand zweier Regionen, d.h. die Zahl der Punkte der Regionen, die sich unterscheiden (DistanceDistanceDistanceDistancedistancedistance). Vor der Berechnung des Abstandes wird eine Normierung der Region in Regions1Regions1Regions1Regions1regions1regions_1 auf die Region in Regions2Regions2Regions2Regions2regions2regions_2 durchgeführt. Das Ergebnis ist die Zahl der Punkte, die in der einen Region enthalten sind, in der anderen jedoch nicht: Der Parameter SimilaritySimilaritySimilaritySimilaritysimilaritysimilarity beschreibt die Ähnlichkeit der beiden Regionen, basierend auf dem Hamming-Abstand DistanceDistanceDistanceDistancedistancedistance:

Folgende Arten der Normierung stehen zur Verfügung:

'center'"center""center""center""center""center":

Die Region wird so verschoben, dass beide den gleichen Schwerpunkt haben.

Sind beide Regionen leer, dann wird SimilaritySimilaritySimilaritySimilaritysimilaritysimilarity auf 0 gesetzt. Es werden immer die Regionen mit dem gleichen Index aus den beiden Eingabeparametern miteinander verglichen.

Achtung

In beiden Eingabeparametern muss die gleiche Anzahl von Regionen übergeben werden.

Ausführungsinformationen

Parameter

Regions1Regions1Regions1Regions1regions1regions_1 (input_object)  region(-array) objectHRegionHObjectHRegionHobject

Zu untersuchende Regionen.

Regions2Regions2Regions2Regions2regions2regions_2 (input_object)  region(-array) objectHRegionHObjectHRegionHobject

Vergleichsregionen

NormNormNormNormnormnorm (input_control)  string(-array) HTupleMaybeSequence[str]HTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)

Art der Normierung.

Defaultwert: 'center' "center" "center" "center" "center" "center"

Werteliste: 'center'"center""center""center""center""center"

DistanceDistanceDistanceDistancedistancedistance (output_control)  integer(-array) HTupleSequence[int]HTupleHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong)

Hamming-Abstand zweier Regionen.

Zusicherung: Distance >= 0

SimilaritySimilaritySimilaritySimilaritysimilaritysimilarity (output_control)  real(-array) HTupleSequence[float]HTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Ähnlichkeit zweier Regionen.

Zusicherung: 0 <= Similarity && Similarity <= 1

Komplexität

Sei F die Fläche einer Region, dann beträgt die Laufzeitkomplexität im Mittel O(sqrt(F)).

Ergebnis

hamming_distance_norm liefert den Wert TRUE, falls die Anzahl der Objekte in beiden Parametern gleich ist und nicht 0 beträgt. Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabeobjekte vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)set_system("no_object_result",<Result>) festlegen. Das Verhalten bei einer leeren Region (Region ist die leere Menge) wird mit set_system('empty_region_result',<Result>)set_system("empty_region_result",<Result>)SetSystem("empty_region_result",<Result>)SetSystem("empty_region_result",<Result>)SetSystem("empty_region_result",<Result>)set_system("empty_region_result",<Result>) bestimmt. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

thresholdthresholdThresholdThresholdThresholdthreshold, regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowingRegiongrowingregiongrowing, connectionconnectionConnectionConnectionConnectionconnection

Alternativen

intersectionintersectionIntersectionIntersectionIntersectionintersection, complementcomplementComplementComplementComplementcomplement, area_centerarea_centerAreaCenterAreaCenterAreaCenterarea_center

Siehe auch

hamming_change_regionhamming_change_regionHammingChangeRegionHammingChangeRegionHammingChangeRegionhamming_change_region

Modul

Foundation