图像分割计算精确率代码
时间: 2023-12-10 13:03:31 浏览: 21
以下是一个用于计算图像分割精确率的示例代码:
```python
import numpy as np
def compute_accuracy(true_mask, predicted_mask):
"""
计算图像分割的精确率
参数:
true_mask: 真实的分割掩码,二维数组
predicted_mask: 预测的分割掩码,二维数组
返回值:
accuracy: 精确率值,范围在0到1之间
"""
true_mask = np.array(true_mask).astype(bool)
predicted_mask = np.array(predicted_mask).astype(bool)
intersection = np.logical_and(true_mask, predicted_mask)
union = np.logical_or(true_mask, predicted_mask)
accuracy = np.sum(intersection) / np.sum(union)
return accuracy
```
使用示例:
```python
true_mask = [[1, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 1]]
predicted_mask = [[1, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 1, 1]]
accuracy = compute_accuracy(true_mask, predicted_mask)
print("精确率:", accuracy)
```
这段代码将计算真实分割掩码和预测分割掩码之间的精确率。精确率是通过计算交集与并集之间的比例得到的。