神经网络分割结果图片和标签图片格式和大小均不同，这样的情况下怎样用python代码得出分割的准确率，给出python代码

在神经网络分割任务中，通常使用交并比（Intersection over Union, IoU）作为衡量指标，表示预测结果和真实标签的重叠程度。

对于不同大小的图片，可以将它们缩放到相同的大小，例如统一缩放到 $256 \times 256$。如果标签图片的分辨率比预测结果低，可以使用双线性插值等方法将标签图片放缩到相同大小。

下面是一个计算分割准确率的 Python 代码示例：

import numpy as np

def compute_iou(pred, label):
    """
    计算交并比（IoU）
    :param pred: 预测结果，二值化图像，shape=(H, W)
    :param label: 真实标签，二值化图像，shape=(H, W)
    :return: IoU
    """
    intersection = np.logical_and(pred, label).sum()
    union = np.logical_or(pred, label).sum()
    iou = intersection / union if union > 0 else 0
    return iou

# 示例
pred = np.random.randint(0, 2, size=(256, 256))
label = np.random.randint(0, 2, size=(256, 256))
iou = compute_iou(pred, label)
print("IoU:", iou)

其中，`pred` 和 `label` 分别表示预测结果和真实标签，都是二值化图像（即像素值为 0 或 1）。`compute_iou` 函数计算交并比，返回一个 float 类型的 IoU 值。

你可以将该代码应用于你的神经网络分割任务中，计算每张图片的 IoU 并求平均值作为最终的分割准确率。