matlab代码:两张二值图像计算他们的准确率,精确率,召回率和F1分数
时间: 2024-05-29 15:06:51 浏览: 38
在Matlab中,可以通过计算混淆矩阵来计算二值图像的准确率,精确率,召回率和F1分数。具体步骤如下:
1. 将两张二值图像转化为一维向量。
```
img1 = reshape(img1, [], 1);
img2 = reshape(img2, [], 1);
```
2. 计算混淆矩阵。
```
confusion_mat = confusionmat(img1, img2);
```
3. 计算准确率(Accuracy)。
```
accuracy = (confusion_mat(1,1) + confusion_mat(2,2)) / sum(confusion_mat(:));
```
4. 计算精确率(Precision)。
```
precision = confusion_mat(1,1) / (confusion_mat(1,1) + confusion_mat(2,1));
```
5. 计算召回率(Recall)。
```
recall = confusion_mat(1,1) / (confusion_mat(1,1) + confusion_mat(1,2));
```
6. 计算F1分数(F1 Score)。
```
f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall);
```
相关问题
matlab完整代码:两张二值图像计算他们的准确率,精确率,召回率和F1分数
你好,以下是MATLAB完整代码,代码中的注释会帮助你理解代码的执行流程。
```matlab
% 读取两张二值图像
img1 = imread('image1.png');
img2 = imread('image2.png');
% 将二值图像转为逻辑型矩阵
bw1 = logical(img1);
bw2 = logical(img2);
% 计算真正例(True Positive,TP)、假正例(False Positive,FP)、真反例(True Negative,TN)和假反例(False Negative,FN)
TP = sum(bw1(:) & bw2(:));
FP = sum(bw1(:) & ~bw2(:));
TN = sum(~bw1(:) & ~bw2(:));
FN = sum(~bw1(:) & bw2(:));
% 计算准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数(F1 Score)
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);
precision = TP / (TP + FP);
recall = TP / (TP + FN);
F1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);
% 显示计算结果
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);
disp(['Precision: ' num2str(precision)]);
disp(['Recall: ' num2str(recall)]);
disp(['F1 Score: ' num2str(F1_score)]);
% 相关问题:
% 1. 什么是二值图像?
% 2. 什么是真正例、假正例、真反例和假反例?
% 3. 准确率、精确率、召回率和F1分数的计算公式分别是什么?
```
希望这份代码能对你有所帮助!
matlab中cnn模型训练构建混合矩阵并计算准确率,精确度,召回率,误报率和f1分数
对于混淆矩阵的计算,可以使用Matlab自带的confusionmat函数。假设你有一个分类器的输出y_pred和一个真实标签y_true,可以使用以下代码计算混淆矩阵:
```
C = confusionmat(y_true,y_pred);
```
然后,可以使用以下代码计算准确率,精确度,召回率,误报率和f1分数:
```
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));
precision = C(2,2)/(C(2,2)+C(1,2));
recall = C(2,2)/(C(2,2)+C(2,1));
false_alarm = C(1,2)/(C(1,2)+C(1,1));
f1_score = 2*(precision*recall)/(precision+recall);
```
其中,C(1,1)表示真负例的数量,C(2,2)表示真正例的数量,C(1,2)表示假正例的数量,C(2,1)表示假负例的数量。
需要注意的是,以上代码假设你的分类器有两个类别,其中正例为第2个类别,负例为第1个类别。如果你的分类器有多个类别,你需要根据实际情况调整代码。
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