图像分割混淆矩阵代码计算

图像分割混淆矩阵是一种用于评估图像分割算法的常用指标，它可以帮助我们了解算法对不同类别的分割效果如何。计算混淆矩阵的代码通常需要先将图像数据和标签数据读入程序中，然后对每个像素点进行分类，并与标签进行比较，最终得到分类结果。

以下是一个简单的图像分割混淆矩阵计算的Python代码示例：

import numpy as np

def compute_confusion_matrix(pred, label, num_classes):
    confusion_matrix = np.zeros((num_classes, num_classes))
    for i in range(num_classes):
        for j in range(num_classes):
            confusion_matrix[i, j] = np.sum(np.logical_and(pred == i, label == j))
    return confusion_matrix

其中，`pred`表示预测结果，`label`表示标签数据，`num_classes`表示类别数。函数中首先初始化一个大小为`(num_classes, num_classes)`的零矩阵，然后遍历所有可能的类别组合，并通过`np.logical_and`函数计算出符合条件的像素点个数，最终将结果保存在混淆矩阵中并返回。

如果您有关于图像分割混淆矩阵的其他问题或者需要更详细的代码解释，请继续提问。