Расстояние здесь не в смысле расстояния между объектами на карте. Мы в этой части вообще никак не привязывались к единицам измерения типа метров. Цветовое расстояние в RGB, о котором идёт речь - это чистая математика. Евклидово расстояние в трёхмерном пространстве, где по осям координат откладываются градиенты цветов.
Гм. Форма структурного элемента здесь, думаю, никак не связана с расстоянием городских кварталов. Обычно формы структурных элементов просто подбираются исходя из направления и форм выделяемых объектов. В нашем случае на карте это не так принципиально, ромб был взят просто из головы. До этого в основном использовались кружки (диски).
Не нахожу неправды. "Определить" в значении "оценить", с некой конечной точностью. Она не обязательно будет "до пикселя". Вопросы погрешности зависят от многих факторов, и, конечно же, от продвинутости используемых алгоритмов.
В рассмотренном примере у нас всё не очень точно, потому что задачу мы решаем условно простой математикой. Тут о "точности до пикселя" говорить не приходится. Но бывают кейсы с весьма чётко разграниченными областями или выделяющимися объектами на фоне (например, в медицинских снимках), а ещё бывают нейросетевые методы сегментации, которые могут маски объектов "вырезать" как раз с точностью до пикселя.
Арифметика простая, но количество операций велико. Специальные железки необходимы в тех применениях, когда скорость реакции сети становится критичной, например на автономном транспорте.
Расстояние здесь не в смысле расстояния между объектами на карте. Мы в этой части вообще никак не привязывались к единицам измерения типа метров. Цветовое расстояние в RGB, о котором идёт речь - это чистая математика. Евклидово расстояние в трёхмерном пространстве, где по осям координат откладываются градиенты цветов.
Гм. Форма структурного элемента здесь, думаю, никак не связана с расстоянием городских кварталов. Обычно формы структурных элементов просто подбираются исходя из направления и форм выделяемых объектов. В нашем случае на карте это не так принципиально, ромб был взят просто из головы. До этого в основном использовались кружки (диски).
Не нахожу неправды. "Определить" в значении "оценить", с некой конечной точностью. Она не обязательно будет "до пикселя". Вопросы погрешности зависят от многих факторов, и, конечно же, от продвинутости используемых алгоритмов.
В рассмотренном примере у нас всё не очень точно, потому что задачу мы решаем условно простой математикой. Тут о "точности до пикселя" говорить не приходится. Но бывают кейсы с весьма чётко разграниченными областями или выделяющимися объектами на фоне (например, в медицинских снимках), а ещё бывают нейросетевые методы сегментации, которые могут маски объектов "вырезать" как раз с точностью до пикселя.