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。

图像增强多尺度MSR的计算公式

多尺度MSR（Multi-Scale Retinex）是一种常用的图像增强算法，其计算公式如下：

对于图像I(x,y)，可以先将其转换到对数域：

L(x,y) = log(I(x,y))

然后对L(x,y)进行高斯滤波：

L'(x,y) = G(x,y) * L(x,y)

其中，G(x,y)为高斯滤波器，可以根据需要设置不同的尺度。接着，计算每个像素点的局部动态范围（Dynamic Range）：

R(x,y) = L(x,y) - L'(x,y)

为了保证增强效果的平滑性，需要对动态范围进行归一化处理：

max_R = max(R(x,y))
min_R = min(R(x,y))
R'(x,y) = (R(x,y) - min_R) / (max_R - min_R)

最后，将归一化后的动态范围R'(x,y)与滤波后的图像L'(x,y)相加得到最终的增强结果：

I'(x,y) = exp(R'(x,y)) * L'(x,y)

其中，exp()为指数函数。