Python 对图像使用sklearn.card索引？

我试图做一些图像比较，首先从查找Jaccard索引开始。我正在使用Jaccard索引的sklearn.metrics实现，使用下面的示例，仅使用一个小的数字数组，它的工作方式与预期的一样

import numpy as np
from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score

#The y_pred represents the values that the program has found 
y_pred = [0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0,1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1]
#The y_true represents the values that are actually correct 
y_true = [1,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1]

iou = jaccard_similarity_score(y_true, y_pred)

虽然这是一个错误的

ValueError: unknown is not supported

当我给它输入两个图像时，比如

iou = jaccard_similarity_score(img_true, img_pred)

我不确定该怎么办，我尝试使用OpenCV将图像转换为灰度，并将两个图像都转换为一种类型（浮动），但两种情况都没有成功。

您可以使用

ravel（）

将其转换为一维：

img_true=np.array(img_true).ravel()
img_pred=np.array(img_pred).ravel()
iou = jaccard_similarity_score(img_true, img_pred)

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发布作为答案，以便问题可以结束：通过执行

img\u-true.flatte（）

和

img\u-pred（）
解决展平
img\u-true.flatte（）
和
img\u-pred.flatte（）
在您的简单示例中，您有一维列表。我假设图像是二维numpy阵列。试着使用
img\u true.flatte（）
看看发生了什么好的是的，成功了@JasonStein谢谢！jaccard_similarity_score已被弃用，并替换为jaccard_scoreravel和flatten。当作为numpy数组的方法调用时，请执行相同的操作！您可以通过将任一答案标记为“已接受”来结束此问题