SAR图像边界召回率代码

以下是使用Python和PyTorch实现计算SAR图像边界召回率的示例代码：

import torch

def edge_recall(output, target):
    """
    计算SAR图像边界召回率
    :param output: 模型输出的分割结果，大小为B x C x H x W，其中B为batch size，C为类别数，H为图像高度，W为图像宽度
    :param target: 样本真实的分割标签，大小为B x H x W，其中B为batch size，H为图像高度，W为图像宽度
    :return: 边界召回率
    """
    with torch.no_grad():
        # 将输出结果转换为二值化的边缘图像
        edge_output = output.argmax(dim=1).float()
        edge_output[edge_output < 1] = 0
        edge_output[edge_output >= 1] = 1

        # 计算真实边界图像
        edge_target = torch.zeros_like(target)
        for i in range(target.shape[0]):
            edge_target[i, :, :] = torch.Tensor(cv2.Canny(target[i, :, :].numpy().astype(np.uint8), 0, 1))

        # 计算边界召回率
        recall = torch.sum(edge_output * edge_target) / (torch.sum(edge_target) + 1e-8)

        return recall.item()

这个示例代码中，我们使用了PyTorch框架，通过将模型输出的分割结果二值化得到了边缘图像，然后使用OpenCV库中的Canny函数计算真实的边界图像。最后，我们计算边界召回率，并返回其值。需要注意的是，这里的分割结果是一个大小为B x C x H x W的Tensor，其中B为batch size，C为类别数，我们需要将其转换为二值化的边缘图像。