边界召回率matlab代码

边界召回率（Boundary Recall）是用来衡量图像分割算法分割效果的一种指标。其计算方式为：对于真实分割图像中的每个像素，若其处于图像边界，则认为其处于边界区域。边界召回率即为算法分割出的边界区域与真实边界区域的重叠率。

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算边界召回率：

function [boundary_recall] = boundary_recall(gt, seg)
% gt为真实分割图像，seg为算法分割图像
gt = im2bw(gt, 0.5);
seg = im2bw(seg, 0.5);
boundary = edge(gt);
boundary_gt = boundary & gt;
boundary_seg = boundary & seg;
overlap = sum(boundary_gt(:) & boundary_seg(:));
total_boundary = sum(boundary_gt(:));
boundary_recall = overlap / total_boundary;
end

该函数接受两个输入参数：真实分割图像 `gt` 和算法分割图像 `seg`。在函数中，首先将两张图像二值化处理，然后通过 `edge` 函数找到真实分割图像中的边界区域。接着，将真实分割图像和算法分割图像中的边界区域与找到，计算它们的重叠区域。最后，将重叠区域中的像素数除以真实分割图像中的边界像素数，即可得到边界召回率。

相关问题

边界召回率matlab代码实现

边界召回率（Boundary Recall）是一种用于评估图像分割算法性能的指标，它用于衡量图像中所有真实边界被算法正确识别的比例。Matlab代码实现如下：

function [BR,th] = BoundaryRecall(GT,SEG)
%计算边界召回率
GT = double(GT>0);
SEG = double(SEG>0);
if sum(GT(:)) == 0
    BR = NaN;
    th = NaN;
    return;
end
if sum(SEG(:)) == 0
    BR = 0;
    th = NaN;
    return;
end
GTbdry = seg2bmap(GT);
SEGbdry = seg2bmap(SEG);
% compute true positives at different thresholds
n_th = 99;
range = linspace(0,1,n_th+1); 
range(end) = [];
tp = zeros(n_th,1); fp = zeros(n_th,1); fn = zeros(n_th,1);
for i = 1:n_th
    bmap = SEGbdry>=range(i);
    tp(i) = sum(bmap(GTbdry==1));
    fp(i) = sum(bmap(GTbdry==0));
    fn(i) = sum(GTbdry(:))-tp(i);
end
% compute recall
recall = tp./(tp+fn);
% find best threshold
[BR,ind] = max(recall);
th = range(ind);

function E=seg2bmap(S)
% SEG2BMAP Convert a segmentation into a binary boundary map
%
% E=seg2bmap(S)
%
% INPUTS
%  S - Segmentation
%
% OUTPUTS
%  E - Binary boundary map
%
% EXAMPLE
%
% See also BWBOUNDARIES
%
% Piotr's Computer Vision Matlab Toolbox      Version NEW
% Written and maintained by Piotr Dollar      pdollar-at-gmail.com
% Please email me if you find bugs, or have suggestions or questions!
%
% Licensed under the Simplified BSD License [see external/bsd.txt]

if(ndims(S)>2), error('seg2bmap: input must be 2-D'); end
E=zeros(size(S));
E([1 end],:)=1; E(:,[1 end])=1;
if(islogical(S))
    BW=bwperim(S,8);
else
    BW=bwperim(S>0,8);
end
[indR indC]=find(BW); ind=sub2ind(size(S),indR,indC);
E(ind)=1;

s3vm matlab代码

S3VM是一种用于多类别分类的支持向量机算法，在Matlab中可以使用相关的工具箱来实现。首先，需要导入S3VM的Matlab工具箱，并准备好用于训练和测试的数据集。接着，可以使用Matlab代码来进行S3VM模型的训练和预测。

在训练阶段，可以使用Matlab代码加载训练数据集，然后调用S3VM工具箱提供的相关函数来进行模型训练。这些函数包括设置算法参数、训练模型、交叉验证等。通过调用这些函数，可以得到训练好的S3VM模型。

在预测阶段，可以使用训练好的S3VM模型对测试数据集进行分类预测。通过调用S3VM工具箱提供的相关函数，可以使用训练好的模型对新数据进行分类，并得到分类预测结果。同时，还可以对模型的性能进行评估，比如计算准确率、召回率等指标。

除了训练和预测，还可以在Matlab中使用可视化工具对S3VM模型进行可视化分析，比如绘制决策边界、观察支持向量分布等，以帮助更好地理解和解释模型。

总之，使用Matlab进行S3VM模型的训练和预测是一项相对简单的任务，只需要几行代码就可以完成。同时，Matlab还提供了丰富的工具和函数，可以帮助用户更好地理解和分析S3VM模型的性能和效果。