Hausdorff距离计算算法MATLAB实现

介绍了如何在MATLAB中实现Hausdorff距离算法。Hausdorff距离用于衡量两个集合之间的相似度，通常用于图形、形状匹配等应用场景。通过此算法，可以有效计算两组点集之间的Hausdorff距离，该距离反映了一个点集到另一个点集的最远点距离。

MATLAB实现代码示例：

function dist = hausdorffDistance(A, B)
    distsA = zeros(1, length(A));
    distsB = zeros(1, length(B));
    for i = 1:length(A)
        distsA(i) = min(sqrt((A(i,1) - B(:,1)).^2 + (A(i,2) - B(:,2)).^2));
    end
    for j = 1:length(B)
        distsB(j) = min(sqrt((B(j,1) - A(:,1)).^2 + (B(j,2) - A(:,2)).^2));
    end
    dist = max([max(distsA), max(distsB)]);
end

此代码将计算两个点集A和B之间的Hausdorff距离。