Python numpy 比较两个 3D 数组的相似性

Question

我正在尝试比较两个 3D numpy 数组以计算相似度。我找到了这两个 post，我正试图将它们拼凑成有用的东西。

长话短说，我有两个从 3D 点云创建的数组，因此它们填充了 3D 坐标，但由于 3D 对象不同，数组的长度不同。

如果需要，我可以 post 一些示例数组，但它们是 +1000 点，所以 post.

的文本会很多

这就是我现在要做的事情。您可以在此处获取 array1 和 array2 数据：https://pastebin.com/WbNvRUwG（array2 从第 1858 行开始）。

array1 = [long np array with 3D coordinates]
array2 = [long np array with 3D coordinates]

array1_original = array1.copy()
if len(array1) < len(array2):
        array1, array2 = array2, array1
array_difference = np.subtract(array1, array2[:,None]) # The [:,None] is from the second link to make the arrays have same length to enable subtractraction
array_abs_difference = np.absolute(array_difference)
array_total_difference = np.sum(array_abs_difference)
similarity = 1 - (array_total_difference / 
np.sum(array1_original))

我的数组差异很好，代表了我想要的，所以最相似的数组差异很小，但是当我计算 array1_original 的总和时，它比我的差异小得多，因此我的相似性得分变成负值。

我也尝试计算一个用零填充的数组与 array1_original 的差异，但结果大致相同。

谁能告诉我为什么 np.sum(array1_original) 不会大于 np.sum(array_abs_difference)？

Answer 1

numpy 比较最终变得很慢，所以我只使用 open3D 代替。对我有用

Python numpy 比较两个 3D 数组的相似性

Python numpy comparing two 3D Arrays for similarity

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