Matlab 如何找到分割图像的精度和召回率？

我试过这个：

我的测试图像是

我的参考图像是

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但我得到的结果是NaN。这有什么问题？

附加的函数，

compareBinaryImages

，需要二进制输入，即只包含0和1的输入图像。对图像进行二值化，并将此函数应用于二值图像，结果为多个数字输出，其中非Nan：

testingImg = imread('testing.png');
referenceImg = imread('reference.png');
% grayscale
testingGray = rgb2gray(testingImg);
referenceGray = rgb2gray(referenceImg);
% binarize
testingBw = testingGray == 255;
referenceBw = referenceGray == 255;
% compare *binary* images
[Fvalue,precision,recall,accuracy,JaccardIndex,TP,FP,TN,FN,FPrate,TPrate,MCC] = ...
    compareBinaryImages(referenceBw, testingBw);

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NaNs的结果是什么？链接中的函数有多个输出。你试过调试代码吗？是的。我使用了rgb2gray（参考）和rgb2gray（图腾测试），然后比较了naryImages（参考，图腾测试）ans=NaN，但为什么值大呢？TP=7117 FP=1990 TN=368716 FN=2866您应该仔细阅读这些值的定义，您会理解的

TP（真阳性）例如，是测试图像和参考图像中均为1的像素数。
testingImg = imread('testing.png');
referenceImg = imread('reference.png');
% grayscale
testingGray = rgb2gray(testingImg);
referenceGray = rgb2gray(referenceImg);
% binarize
testingBw = testingGray == 255;
referenceBw = referenceGray == 255;
% compare *binary* images
[Fvalue,precision,recall,accuracy,JaccardIndex,TP,FP,TN,FN,FPrate,TPrate,MCC] = ...
    compareBinaryImages(referenceBw, testingBw);