误分我的工作在图像分割和我想用这等于用于分割图像
ME = 1- (|b0 intersect bt|+ |f0 intersect ft|)/(|b0|+|f0|)
其中BO和FO表示原来的(地面实况)的背景和前景误分来评价我的工作图像,BT和FT表示测试图像中的背景和前景区域像素。
我不知道如何从背景中区分对象,以及如何生成缩放值。 我正在matlab上工作。我会感谢任何帮助。迫在眉睫。
误分我的工作在图像分割和我想用这等于用于分割图像
ME = 1- (|b0 intersect bt|+ |f0 intersect ft|)/(|b0|+|f0|)
其中BO和FO表示原来的(地面实况)的背景和前景误分来评价我的工作图像,BT和FT表示测试图像中的背景和前景区域像素。
我不知道如何从背景中区分对象,以及如何生成缩放值。 我正在matlab上工作。我会感谢任何帮助。迫在眉睫。
使用nnz
命令,可以轻松计数图像中非零像素的数量。假设你有一个分割图像si
和地面实况图像gt
,这两者都是二进制图像,用的人只要有信号,误分类可以写成
ME = 1 - (nnz(~gt & ~si) + nnz(gt & si))/(numel(gt));
在分母中,你只要把总像素数,因为那是背景加前景的总和。
感谢您的重播。我正在研究多级阈值,我发现如果我有G作为地面真实图像和T作为阈值图像,我可以通过使所有相似像素= 0的G xor T找到ME,然后计算非零像素。 – user1643699
@ user1643699:不客气。如果您发现它有帮助,请考虑接受我的答案。 – Jonas
我需要帮助评估,我有分割图像和地面真相图像,我需要找到分类图像的错误分类错误。 – user1643699