matlab计算两幅灰度图的准确率召回率代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于计算两幅灰度图的准确率和召回率：

% 预测结果
pred = imread('prediction.png');
pred = rgb2gray(pred);

% 真实标签
gt = imread('ground_truth.png');
gt = rgb2gray(gt);

% 将预测结果二值化为 0 和 1
thresh = graythresh(pred);
pred = imbinarize(pred, thresh);

% 将真实标签二值化为 0 和 1
thresh = graythresh(gt);
gt = imbinarize(gt, thresh);

% 计算真正例（True positives）
TP = sum(pred(:) == 1 & gt(:) == 1);

% 计算假正例（False positives）
FP = sum(pred(:) == 1 & gt(:) == 0);

% 计算真反例（True negatives）
TN = sum(pred(:) == 0 & gt(:) == 0);

% 计算假反例（False negatives）
FN = sum(pred(:) == 0 & gt(:) == 1);

% 计算准确率（Accuracy）
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);

% 计算召回率（Recall）
recall = TP / (TP + FN);

% 输出结果
fprintf('准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);
fprintf('召回率: %.2f%%\n', recall * 100);

请注意，此代码示例假设两幅图都是灰度图像。如果您的图像是彩色图像，则需要使用 `rgb2gray` 函数将其转换为灰度图像。另外，代码中使用了 `graythresh` 和 `imbinarize` 函数将灰度图像二值化为 0 和 1。您可以根据您的问题和数据集自行调整阈值。