两个图像堆栈的成对组合答案

【问题标题】：Pairwise combinations of two image stacks两个图像堆栈的成对组合
【发布时间】：2023-01-25 00:47:41
【问题描述】：

我有 2 个 RGB 图像堆栈，每个图像堆栈包含 200 个图像。每个图像是 (300, 300, 3)，所以每个堆栈是 (200, 300, 300, 3)。

所以我们有：

a_stack[200, 300, 300, 3]
b_stack[200, 300, 300, 3]

我的目标是计算每个堆栈中每对图像组合之间的欧几里德距离，我可以使用

measure = dist.euclidean(a_img.flatten(), b_img.flatten())

我的问题是构建适当的迭代器来获取 a_stack 和 b_stack 之间的每个成对组合

我查看了itertools.combinations，但这似乎是针对字符串中元素的组合。 narrays有类似的东西吗？

【问题讨论】：

itertools 函数通常适用于任何可迭代对象，而不仅仅是字符串。因此，表达式 for a, b in itertools.combinations(a_stack, b_stack) 应该可以正常工作。但是，根据您的描述，您似乎在寻找itertools.product，而不是itertools.combinations。
@PaulBrodersen 给出数组是 4D 的，那只会在第一维上创建产品吗？

【解决方案1】：

欧几里得距离只是差平方和的根

squares = (a_stack - b_stack) ** 2
sum_of_squares = squares.sum(axis=[1, 2, 3])  # sum over the image axes
distance = np.sqrt(sum_of_squares)

【讨论】：