MSR的计算公式的代码

以下是 MSR(Mean Reciprocal Rank) 的计算公式的 Python 代码实现：

def compute_msr(predictions, labels):
    """
    计算 MSR(Mean Reciprocal Rank) 的值

    :param predictions: 预测结果，一个列表，其中每个元素都是一个列表，表示一次预测，列表中的元素为预测的标签
    :param labels: 真实标签，一个列表，其中每个元素都是一个标签
    :return: MSR 的值
    """
    msr = 0.0
    for i, pred in enumerate(predictions):
        if labels[i] in pred:
            rank = pred.index(labels[i]) + 1
            msr += 1.0 / rank
    msr /= len(predictions)
    return msr

其中，`predictions` 是模型的预测结果，每个元素是一个列表，表示一次预测，列表中的元素为预测的标签；`labels` 是真实标签，每个元素是一个标签。函数返回 MSR 的值。

相关问题

基于Retinex理论的MSR计算公式代码

Retinex理论是一种图像增强算法，包括单尺度Retinex（SSR）和多尺度Retinex（MSR）。其中，MSR计算公式如下：

$$MSR(x,y)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\log(R_i(x,y))$$

其中，$R_i(x,y)$表示在第$i$个尺度下像素$(x,y)$的反射率，$n$表示尺度的数量。

以下是基于Retinex理论的MSR计算公式的Python代码：

import cv2
import numpy as np

def MSR(img, scales):
    retinex = np.zeros_like(img)
    for scale in scales:
        gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (0,0), scale)
        gaussian[gaussian==0] = 0.1
        retinex += np.log10(img) - np.log10(gaussian)
    retinex = retinex / len(scales)
    return np.uint8(np.clip((retinex+3)*64, 0, 255))

# 示例代码
img = cv2.imread('example.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = MSR(img, [15,80,250])
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中`scales`表示尺度的列表，`img`为输入图像。`cv2.GaussianBlur`用于计算高斯模糊，`np.log10`用于计算对数，`np.clip`用于将结果限制在0-255之间。最终返回的结果是一个增强后的灰度图像。

基于Retinex的MSR算法求解估计光照分量的计算公式 python代码

Retinex算法是一种用于图像增强和色彩恢复的经典算法。其中的MSR算法（Multi-Scale Retinex）可以求解估计光照分量。下面是基于Retinex的MSR算法求解估计光照分量的计算公式以及Python代码实现：

公式：

$\log S(x,y) = \log I(x,y) - \log R(x,y)$

$R(x,y) = \exp(\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \log I(x,y) * G_i(x,y))$

其中，$I(x,y)$为原始图像，$S(x,y)$为增强后的图像，$R(x,y)$为估计的光照分量，$G_i(x,y)$为不同尺度的高斯滤波器。

Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

def MSR(img, scales):
    # 将图像转化为float类型
    img = np.float32(img)
    # 初始化R(x,y)
    R = np.zeros_like(img)
    # 高斯滤波器的尺度
    sigmas = [15, 80, 250]
    N = len(sigmas)
    # 计算R(x,y)
    for i in range(N):
        # 高斯滤波
        img_smooth = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigmas[i])
        # 计算log I(x,y)
        log_I = np.log(img) - np.log(img_smooth)
        # 计算G(x,y)
        G = np.exp(-np.power(log_I, 2) / (2 * scales[i] * scales[i]))
        # 计算R(x,y)
        R += G * log_I
    R /= N
    # 计算S(x,y)
    S = np.exp(np.log(img) - R)
    # 将图像转化为uint8类型
    S = np.uint8(np.clip(S, 0, 255))
    return S

其中，参数`scales`为不同尺度的高斯滤波器的标准差。