向Hausdorff距离图添加图例

Hausdorff距离是一种用于度量两个非空子集之间的相似度的数学方法。它衡量了两个子集之间的最大差异，即一个子集中的每个点到另一个子集的最近点的最大距离。Hausdorff距离常用于图像处理、模式识别和计算机视觉等领域。

在云计算领域，Hausdorff距离可以应用于图像相似性比较和匹配。通过计算两个图像之间的Hausdorff距离，可以评估它们之间的相似程度。这在图像搜索、图像检索和图像分类等任务中非常有用。

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