IDL使用ROI计算分类混淆矩阵
时间: 2024-01-03 19:38:58 浏览: 43
在IDL中使用ROI(Region of Interest)来计算分类混淆矩阵,您可以使用`CON_MATRIX`函数结合ROI的遮罩来实现。下面是一个示例代码,展示了如何在IDL中使用ROI来计算分类混淆矩阵:
```IDL
; 打开分类结果图像和参考分类图像
classified_image = READ_IMAGE('path/to/classified_image')
reference_image = READ_IMAGE('path/to/reference_image')
; 创建ROI遮罩图像
roi_mask = BYTSCL(READ_IMAGE('path/to/roi_mask')) ; 替换为实际的ROI遮罩图像路径
; 获取分类结果和参考分类图像的维度
n_classes = N_ELEMENTS(classified_image)
n_pixels = N_ELEMENTS(classified_image[0])
; 初始化混淆矩阵
confusion_matrix = FLTARR(n_classes, n_classes)
; 计算混淆矩阵
FOR i = 0, n_pixels - 1 DO BEGIN
; 仅考虑ROI内的像素
IF roi_mask[i] NE 0 THEN BEGIN
classified_class = classified_image[0][i]
reference_class = reference_image[0][i]
confusion_matrix[reference_class, classified_class] = confusion_matrix[reference_class, classified_class] + 1
ENDIF
ENDFOR
; 打印混淆矩阵
PRINT, 'Confusion Matrix:'
PRINT, confusion_matrix
```
在这个示例代码中,我们首先使用`READ_IMAGE`函数打开分类结果图像和参考分类图像。然后,我们使用`READ_IMAGE`函数打开ROI遮罩图像,并通过`BYTSCL`函数对其进行缩放,以确保ROI遮罩图像是二进制的。
接下来,我们获取图像的维度,即类别数和像素数。
然后,我们使用`FLTARR`函数初始化一个大小为`n_classes x n_classes`的混淆矩阵。
然后,我们使用一个循环遍历每个像素,并根据ROI遮罩来判断是否在ROI内。如果在ROI内,我们获取分类结果和参考分类的类别,并将对应位置的混淆矩阵元素加1。
最后,我们使用`PRINT`函数打印出混淆矩阵。
请注意,您需要将`path/to/classified_image`、`path/to/reference_image`和`path/to/roi_mask`替换为实际的图像路径和ROI遮罩图像路径。此外,您可能需要根据实际需求对代码进行修改和调整。
希望这个示例能对您有所帮助!如果您有其他问题,请随时提问。