python真实mask标签图像和预测的分割mask图像的AP计算

要计算真实mask标签图像和预测的分割mask图像的AP，可以使用Python中的一些库和函数来实现。以下是一个简单的实现过程：

1. 首先，将预测的分割mask图像和真实的mask标签图像转换成二进制数组，其中1表示正样本（像素属于目标），0表示负样本（像素不属于目标）。

import numpy as np

# 将预测的分割mask图像转换成二进制数组
pred_mask = np.array(pred_mask > threshold, dtype=np.int)

# 将真实的mask标签图像转换成二进制数组
true_mask = np.array(true_mask > 0, dtype=np.int)

其中，threshold是一个阈值，用于将预测的概率值转换成二进制数组。

2. 计算每个类别的IoU（Intersection over Union）。

def iou(true_mask, pred_mask):
    intersection = np.logical_and(true_mask, pred_mask)
    union = np.logical_or(true_mask, pred_mask)
    iou_score = np.sum(intersection) / np.sum(union)
    return iou_score

iou_scores = []
for class_id in range(num_classes):
    class_true_mask = true_mask == class_id
    class_pred_mask = pred_mask == class_id
    class_iou = iou(class_true_mask, class_pred_mask)
    iou_scores.append(class_iou)

其中，num_classes是类别的数量。

3. 根据IoU值和预设的阈值计算TP、FP和FN。

def precision_recall(true_mask, pred_mask, iou_threshold):
    intersection = np.logical_and(true_mask, pred_mask)
    union = np.logical_or(true_mask, pred_mask)
    iou_score = np.sum(intersection) / np.sum(union)
    if iou_score > iou_threshold:
        tp = 1
        fp = 0
        fn = 0
    else:
        tp = 0
        fp = 1
        fn = 1
    return tp, fp, fn

tp_list = []
fp_list = []
fn_list = []
for class_id in range(num_classes):
    class_true_mask = true_mask == class_id
    class_pred_mask = pred_mask == class_id
    class_tp, class_fp, class_fn = precision_recall(class_true_mask, class_pred_mask, iou_threshold)
    tp_list.append(class_tp)
    fp_list.append(class_fp)
    fn_list.append(class_fn)

其中，iou_threshold是IoU的阈值。

4. 计算每个类别的精确率（Precision）和召回率（Recall）。

precision_list = []
recall_list = []
for class_id in range(num_classes):
    tp = tp_list[class_id]
    fp = fp_list[class_id]
    fn = fn_list[class_id]
    precision = tp / (tp + fp)
    recall = tp / (tp + fn)
    precision_list.append(precision)
    recall_list.append(recall)

5. 计算每个类别的AP（Average Precision）。

def compute_ap(precision, recall):
    num_thresholds = 11
    thresholds = np.linspace(0, 1, num_thresholds)
    ap = 0
    for threshold in thresholds:
        # 找到所有精确率大于等于当前阈值的最大召回率
        max_recall = np.max(recall[precision >= threshold])
        # 计算当前阈值下的查准率
        if np.isnan(max_recall):
            precision_at_recall = 0
        else:
            precision_at_recall = np.max(precision[recall >= max_recall])
        # 累加AP
        ap += precision_at_recall / num_thresholds
    return ap

ap_list = []
for class_id in range(num_classes):
    precision = np.array(precision_list[class_id])
    recall = np.array(recall_list[class_id])
    ap = compute_ap(precision, recall)
    ap_list.append(ap)

6. 计算mAP（Mean Average Precision）。

mAP = sum(ap_list) / num_classes

最终，mAP即为所求的真实mask标签图像和预测的分割mask图像的AP。