图像分割混淆矩阵python画图

您可以使用Python的matplotlib库来绘制图像分割的淆矩阵。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设有两个类别，分别为0和1
# 实际标签和预测标签
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0])
y_pred = np.array([0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 定义类别标签
classes = ['Class 0', 'Class 1']

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar()

tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes)
plt.yticks(tick_marks, classes)

thresh = cm.max() / 2.
for i in range(cm.shape[0]):
    for j in range(cm.shape[1]):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

plt.ylabel('True label')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.tight_layout()
plt.show()

该代码会根据实际标签和预测标签计算混淆矩阵，并使用matplotlib库绘制出来。您可以根据需要自定义类别标签和调整图像的样式。运行代码后，会显示一个包含混淆矩阵的图像。