深度学习识别屋顶并计算精度指标的代码

以下是一个使用深度学习识别屋顶并计算精度指标的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载图像
img = cv2.imread("roof.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 应用霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 绘制检测到的直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 计算精度指标
# 你需要将图像中的真实屋顶位置标注出来，并将其与模型检测结果进行比较
# 这里使用accuracy_score作为一个简单的示例
y_true = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]  # 真实屋顶位置
y_pred = [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]  # 模型检测结果
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy))

请注意，这只是一个示例代码，并且需要根据具体的问题和数据进行修改和调整。此外，识别屋顶可能需要更复杂的深度学习模型，例如卷积神经网络或物体检测算法。