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私は、ユーザー選択の正確さを見つける必要があるこの時点で立ち往生しています。

これは私の場合です：私は高さと幅の$hと$wの画像を持っています。画像には理想的なポイント、つまり$ x、$ y（座標）があります。ユーザーは$x1、$y1の座標を選択します。私が見つけようとしているのはです。ユーザーの選択が理想的な選択にどれだけ近いか、またはどれだけ正確か。

パーセンテージで出力を探します。

コードを探すのではなく、ロジックだけを探します。

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1 に答える 1

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理想点からの絶対距離を測定してから、減衰関数を適用できます。考えられる選択肢の1つは、ガウス関数e^-(d^2)です。

したがって、考えられる式の1つは次のとおりです。

rating = e^{-[(x-xi)^2+(y-yi)^2]/radius^2}

ここで、はユーザーに（38％）radiusの評価を与える理想的な場所からの距離です。e^-1好みに応じて半径を選択し、評価関数の厳密さに基づいて半径を微調整できます。たとえば、画像の対角線の1/5になるように半径を選択できます。

説明：

  • dist^2 = (x-xi)^2 + (y-yi)^2ユークリッド距離の2乗を計算します（ピタゴラスの公式）。
  • scaled^2 = dist^2 / radius^2距離をスケーリングします
  • e^-(scaled^2)ガウス分布です。

あなたが望むなら、あなたはそれよりもはるかに良くなることはできません：

  • 放射状に対称になる関数（ユークリッド距離またはその正方形を計算する必要があります）
  • 合理的にスケーリングされる関数（1ピクセルは合理的なスケールではありません）
  • [0;1]から[+inf;0]に落ちる関数（e ^ -d ^ 2はそれを完全に行います）

これは、前述の半径が赤でマークされたガウス関数のプロットです。 ガウス関数

于 2012-10-24T10:18:12.547 に答える