图像分割指标计算recall代码

以下是Python实现图像分割中Recall指标的示例代码：

def recall(true_mask, pred_mask):
    true_positive = np.logical_and(true_mask, pred_mask)
    false_negative = np.logical_and(true_mask, np.logical_not(pred_mask))
    return true_positive.sum() / (true_positive.sum() + false_negative.sum())

该函数接受两个二值化的mask作为输入，并返回Recall指标值。其中，true_positive是真正例的掩膜，即预测为正例且真实为正例的像素掩膜；false_negative是假负例的掩膜，即预测为负例但真实为正例的像素掩膜。Recall指标定义为真正例的数量除以真正例和假负例的数量之和，计算方法与准确率略有不同。

相关问题

图像分割指标计算python

图像分割的指标有很多种，其中常用的有Jaccard Index、Dice Coefficient、Precision、Recall、F1 Score等。以下是Python实现这些指标的示例代码：

Jaccard Index：

def jaccard_index(true_mask, pred_mask):
    intersection = np.logical_and(true_mask, pred_mask)
    union = np.logical_or(true_mask, pred_mask)
    return intersection.sum() / union.sum()

Dice Coefficient：

def dice_coefficient(true_mask, pred_mask):
    intersection = np.logical_and(true_mask, pred_mask)
    return 2. * intersection.sum() / (true_mask.sum() + pred_mask.sum())

Precision：

def precision(true_mask, pred_mask):
    true_positive = np.logical_and(true_mask, pred_mask)
    false_positive = np.logical_and(np.logical_not(true_mask), pred_mask)
    return true_positive.sum() / (true_positive.sum() + false_positive.sum())

Recall：

def recall(true_mask, pred_mask):
    true_positive = np.logical_and(true_mask, pred_mask)
    false_negative = np.logical_and(true_mask, np.logical_not(pred_mask))
    return true_positive.sum() / (true_positive.sum() + false_negative.sum())

F1 Score：

def f1_score(true_mask, pred_mask):
    p = precision(true_mask, pred_mask)
    r = recall(true_mask, pred_mask)
    return 2. * p * r / (p + r)

这些函数都接受两个二值化的mask作为输入，并返回相应的指标值。可以根据自己的需要选择合适的指标函数。

图像分割评估指标代码

图像分割评估指标是用来衡量图像分割算法性能的重要指标。以下是一个示例代码，用于计算图像分割的常见评估指标，包括精确度（Accuracy）、召回率（Recall）、特异度（Specificity）、F1分数（F1 Score）和IoU（Intersection over Union）。

import numpy as np

def evaluate_segmentation(true_mask, pred_mask):
    true_mask = true_mask.astype(bool)
    pred_mask = pred_mask.astype(bool)

    # 计算真阳性、假阳性和假阴性
    true_positive = np.logical_and(true_mask, pred_mask).sum()
    false_positive = np.logical_and(np.logical_not(true_mask), pred_mask).sum()
    false_negative = np.logical_and(true_mask, np.logical_not(pred_mask)).sum()

    # 计算精确度、召回率和特异度
    accuracy = (true_positive + true_negative) / (true_positive + true_negative + false_positive + false_negative)
    recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
    specificity = true_negative / (true_negative + false_positive)

    # 计算F1分数
    precision = true_positive / (true_positive + false_positive)
    f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

    # 计算IoU
    intersection = np.logical_and(true_mask, pred_mask).sum()
    union = np.logical_or(true_mask, pred_mask).sum()
    iou = intersection / union

    return accuracy, recall, specificity, f1_score, iou

# 示例用法
true_mask = np.array([[0, 1, 0],
                      [1, 1, 1],
                      [0, 1, 0]])

pred_mask = np.array([[0, 1, 0],
                      [0, 1, 0],
                      [0, 1, 0]])

accuracy, recall, specificity, f1_score, iou = evaluate_segmentation(true_mask, pred_mask)
print("Accuracy:", accuracy)
print("Recall:", recall)
print("Specificity:", specificity)
print("F1 Score:", f1_score)
print("IoU:", iou)

这段代码定义了一个`evaluate_segmentation`函数，该函数接受两个二值化的掩膜（true_mask和pred_mask），并计算出精确度、召回率、特异度、F1分数和IoU。在示例中，我们使用了一个3x3的真实掩膜和预测掩膜进行了计算，并打印了结果。