视网膜双指当5个人拥有一件物品或一项特征时，他就比平常人更会注意到其他人是否跟他一样具备这种物品或特征以下不属于视网膜效应的一项是: 部门主管老宋心胸开阔而乐观，总能发现员工的优点并发挥他们的潜能 老王藏有一件明代瓷器，他热衷于结识同样收藏明代瓷器的爱好者 小李常抱怨别人对他说话时比较急躁，而事实上他自己的脾气也很不好

不属于视网膜效应的一项是：部门主管老宋心胸开阔而乐观，总能发现员工的优点并发挥他们的潜能。视网膜效应主要指的是一个人在拥有某种物品或特征后，更容易注意到其他人是否也具备相同的物品或特征。在这个例子中，部门主管的心胸开阔和发现员工优点的能力并不涉及对其他人是否具备相同特征的关注。而其他两个例子都涉及对其他人是否拥有相同物品或特征的注意。

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帮我写一段基于Otsu算法的视网膜血管分割python代码

好的，以下是基于Otsu算法的视网膜血管分割Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('retina.jpg', 0)

# Otsu算法进行阈值分割
ret, th = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学滤波，去除噪点
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
th = cv2.morphologyEx(th, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 提取血管
vessel = cv2.bitwise_and(img, img, mask=th)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Threshold Image', th)
cv2.imshow('Vessel Image', vessel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解释一下代码：

1. 首先读取了一张视网膜图像（灰度图）。
2. 然后使用Otsu算法进行阈值分割，得到二值化图像。
3. 为了去除噪点，使用了形态学滤波（开运算）。
4. 最后使用按位与操作提取血管。
5. 最后将原图、阈值图和提取的血管图像显示出来。

需要注意的是，这段代码只是一个简单的示例，具体的视网膜血管分割还需要根据实际情况进行调整和优化。

我想要一份视网膜图像分割指标准确率，召回率的python代码

以下是一份视网膜图像分割的准确率和召回率的 Python 代码：

import numpy as np

def dice_coef(y_true, y_pred, smooth=1):
    intersection = np.sum(y_true * y_pred)
    return (2. * intersection + smooth) / (np.sum(y_true) + np.sum(y_pred) + smooth)

def dice_coef_loss(y_true, y_pred):
    return 1 - dice_coef(y_true, y_pred)

def precision(y_true, y_pred):
    true_positives = np.sum(np.round(np.clip(y_true * y_pred, , 1)))
    predicted_positives = np.sum(np.round(np.clip(y_pred, , 1)))
    return true_positives / (predicted_positives + 1e-6)

def recall(y_true, y_pred):
    true_positives = np.sum(np.round(np.clip(y_true * y_pred, , 1)))
    possible_positives = np.sum(np.round(np.clip(y_true, , 1)))
    return true_positives / (possible_positives + 1e-6)

其中，`dice_coef` 函数计算 Dice 系数，`dice_coef_loss` 函数计算 Dice 损失，`precision` 函数计算准确率，`recall` 函数计算召回率。