通过二值图的方法计算语义分割准确率,给出python代码
时间: 2023-12-09 14:06:11 浏览: 37
语义分割的准确率可以通过计算像素级别的交并比(Intersection over Union,IoU)来实现。而二值图的IoU计算方式比较简单,只需要将预测结果和真实标注二者转化为二值图,再进行像素级别的比对即可。
以下是一个简单的Python代码示例,假设预测结果和真实标注分别存储在两个文件夹中,且文件名相同:
```python
import os
import cv2
# 定义计算IoU的函数
def iou(pred, target):
intersection = (pred & target).sum()
union = (pred | target).sum()
return intersection / union
# 遍历文件夹中的所有图片,计算平均IoU
iou_sum = 0
total_num = 0
pred_path = 'path/to/prediction/folder'
target_path = 'path/to/target/folder'
for filename in os.listdir(pred_path):
if filename.endswith('.png'):
pred_img = cv2.imread(os.path.join(pred_path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
target_img = cv2.imread(os.path.join(target_path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
pred_img = (pred_img > 0).astype('uint8') # 转化为二值图
target_img = (target_img > 0).astype('uint8') # 转化为二值图
iou_sum += iou(pred_img, target_img)
total_num += 1
mean_iou = iou_sum / total_num
print('Mean IoU:', mean_iou)
```
需要注意的是,这个代码示例假设了预测结果和真实标注的文件名相同。如果不是这种情况,需要在遍历时进行文件名匹配。同时,这个代码示例也只适用于二值图的情况,对于多分类语义分割,需要进行更复杂的计算。