GA = Focus_Measure(I1); GB = Focus_Measure(I2); fire_time_imgA = PCNN(GA,13,300); fire_time_imgB = PCNN(GB,13,300); sel_logical = double(fire_time_imgA >=fire_time_imgB); Db = Majority_Filter(sel_logical,8); Db = Majority_Filter(Db,7);
时间: 2023-06-11 22:10:17 浏览: 48
这段代码主要是对两幅图像进行对比,并且使用了PCNN和多数滤波器对结果进行处理。
首先,对于两幅图像I1和I2,分别计算了它们的焦点度量值GA和GB,这个焦点度量值可以用来评估图像的清晰程度。
然后,使用PCNN模型对GA和GB进行处理,得到了fire_time_imgA和fire_time_imgB两个矩阵,其中记录了PCNN模型的输出结果。
接下来,将fire_time_imgA和fire_time_imgB进行比较,得到了sel_logical矩阵,其中的元素值为1表示对应位置上的像素在图像I1中的清晰程度高于在图像I2中的清晰程度,为0则相反。
最后,通过多数滤波器对sel_logical进行滤波,得到了Db矩阵,其中的元素值为1表示对应位置上的像素在图像I1中的清晰程度高于在图像I2中的清晰程度,并被大多数滤波器认定为正确的结果。
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from sklearn.metrics.cluster import v_measure_score 这一句的真实标签怎么写v_measure = v_measure_score(真实标签, 聚类标签)
"真实标签"指的是用于评估聚类效果的实际分类标签,通常是由人工标注或者已知的真实类别信息提供的。在使用 v_measure_score 进行聚类效果评估时,需要将真实标签作为该函数的第一个参数传入。例如,如果真实标签保存在一个列表中,可以这样写:
```
真实标签 = [0, 1, 1, 2, 2, 2]
聚类标签 = [1, 1, 0, 2, 2, 2]
v_measure = v_measure_score(真实标签, 聚类标签)
```
其中,真实标签为 `[0, 1, 1, 2, 2, 2]`,聚类标签为 `[1, 1, 0, 2, 2, 2]`,v_measure 为评估得分。
cross-env MOCK=none UMI_UI=none APP_TYPE=site SPEED_MEASURE=CONSOLE umi dev
这是一个使用 UmiJS 搭建的 React 项目的启动命令。具体来说,这个命令的含义如下:
- `cross-env`:跨平台设置环境变量。
- `MOCK=none`:设置 MOCK 环境变量为 none,表示不使用 MOCK 数据。
- `UMI_UI=none`:设置 UMI_UI 环境变量为 none,表示不使用 UmiJS 的 UI 工具。
- `APP_TYPE=site`:设置 APP_TYPE 环境变量为 site,表示这是一个网站应用。
- `SPEED_MEASURE=CONSOLE`:设置 SPEED_MEASURE 环境变量为 CONSOLE,表示使用控制台输出性能分析结果。
- `umi dev`:使用 UmiJS 的 dev 命令启动开发服务器。
总的来说,这个命令是为了在开发阶段启动一个不带 MOCK 数据,并且不使用 UmiJS 的 UI 工具的网站应用,并输出性能分析结果。