1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

二分类 在二分类问题中,TP FP TN FN 是非常清楚且易于理解的. TP (True Positive) : 预测为 1 ,真实值也为 1 -> 真阳性 FP (False Positive): 预测为 1 ,真实值为 0 -> 假阳性 TN (True Negative): 预测为 0 ,真实值也为 0 -> 真阴性 FN (False Negative): 预测为 0 ,真实值为 1 -> 假阴性 多分类 多分类问题的 TP FP TN FN 可以通过混淆矩阵来说明. 例

#include "iostream" #include "queue" #include "Windows.h" #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "ope

import matplotlib.pyplot as plt from scipy import ndimage import numpy as np import scipy fname="timg.jpg" image = np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False)) num_px=800 my_image = scipy.misc.imresize(image, size=(num_px,num_px)).reshape((1,

TP.True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正 FP.False Positive  假阳性:预测为正,实际为负 FN.False Negative 假阴性:预测与负.实际为正 TN.True Negative 真阴性:预测为负.实际也为负. 也就是说,预测和实际一致则为真,预测和实际不一致则为假:如果预测出来是“正”的,则为“阳”,预测结果为 “负”,则为“阴”. 先看一个简单的二分类问题. 比如说总共有100个人,其中60个人患有疾病,40个人是健康的.我们的要找出里面的

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 FP:预测为正向(P),实际上预测错误(F),误报率,即把负向判断成了正向 FN:预测为负向(N),实际上预测错误(F),漏报率,即把正向判断称了负向 准确率Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN), 即预测正确的比上全部的数据 精确率Precision=TP / (TP+FP),即在预测为正向的数据中,有多少预测正确了 召回率Recal

TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area, https://www.zhihu.com/question/30643044 T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示实际数据是正样本还是负样本 P/N表示 positive/negative  表示预测数据是正样本还是负样本   TP: 预测为1, 实际为1,预测正确 FP: 预测为1, 实际为0,预测错误

免责申明(必读!):本博客提供的所有教程的翻译原稿均来自于互联网,仅供学习交流之用,切勿进行商业传播.同时,转载时不要移除本申明.如产生任何纠纷,均与本博客所有人.发表该翻译稿之人无任何关系.谢谢合作! 前言:这篇文章是我翻译的第一篇关于cocos2d的文章,我在翻译的时候尽量按原文意思来,但难免会加入自己一些理解进去.还有这篇文章所采用的xcode版本是3.2.5,用xcode4.0的朋友可能实现起来有点出入,我会在文章的最后给出解决办法. 文章原来出处:http://www.raywende

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

本文所说devicePixelRatio其实指的是window.devicePixelRatio, 被所有WebKit浏览器以及Opera所支持,随着显示器的发展,这个属性也慢慢登上了前端技术的舞台. 本文内容大部分属于翻译性质内容,因此,会不那么通俗易懂.不过,你是做手机开发的,或是有意向的,本文的内容如果细细读来,还是有些收获的. 一.定义 window.devicePixelRatio是设备上物理像素和设备独立像素(device-independent pixels (dips))的比例.

像素操作 相关方法:getImageData(x,y,w,h);  putImageData(oImg,x,y);  createImageData(w,h); 1.getImageData(x,y,w,h);  参数依次是x,坐标,宽高.得到指定区域的像素数据.例如: var oImg = oGC.getImageData(0,0,100,100); 这样得到一个包含像素数据的对象oImg; oImg.width   //表示一行的像素个数,这里等于100 oImg.height  //表示一

灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c

位图像素的颜色 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    MemoryLimit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 0    Accepted Submission(s): 0 Problem Description 有一个在位图上画出矩形程序,一开始位图都被初始化为白色(RGB颜色表示为R=G=B=255).该程序能够按照顺序绘出N个矩形.新绘制的矩形能够覆盖位图上原有的颜色.程序执行完

之前学了移动端的开发对设备像素.设备独立像素.CSS像素弄得不太清楚,所以趁周末的时间查了一下,稍加整理 一些概念 在进行具体的分析之前,首先得知道下面这些关键性基本概念. CSS像素 CSS像素是Web编程的概念,独立于设备的用于逻辑上衡量像素的单位,也就是说我们在做网页时用到的CSS像素单位,是抽象的,而不是实际存在的. 设备像素(physical pixel) 设备像素又称物理像素,一个物理像素是显示器(手机屏幕)上最小的物理显示单元,在操作系统的调度下,每一个设备像素都有自己的颜色值和亮

1.图像像素: 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子.像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率. 当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换. 在Halcon中,快速获得图像大小,像素个数及其它图像信息的算子是:get_image_pointer_rect 例程: read_image(Imag

一.基本概念 dip        : Density independent pixels ,设备无关像素. dp        :就是dip px        : 像素 dpi       :dots per inch , 直接来说就是一英寸多少个像素点.常见取值 120,160,240.我一般称作像素密度,简称密度 density : 直接翻译的话貌似叫 密度.常见取值 1.5 , 1.0 .和标准dpi的比例(160px/inc) 分辨率   : 横纵2个方向的像素点的数量,常见取值

. 作者 :万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19698511 . 最近遇到了一系列的屏幕适配问题, 以及屏幕画图像素密度相关的问题, 索性在这里全部总结下; 1. 名词解析 在之前写过的 AndroidUI设计之 布局管理器 - 详细解析布局实现 中的 第七 小节已经说明了一部分; (1) 通用名词 屏幕尺寸(screen size): 按照屏幕的对角线测量的实际大小; --屏幕尺寸分类: 屏幕尺寸分

图片对比,计算不同像素个数,已经比率.实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp

1. 名词理解 屏幕尺寸(screen size) 屏幕尺寸(screen size),是屏幕的对角线长度,一般讲的大小单位都是英寸. DPI (dots per inch) dpi 是(英文Dots Per Inch)(每英寸所打印的点数)的缩写,是打印机.鼠标等设备分辨率的单位.国际上都是计算一平方英寸面积内像素的多少.这是衡量打印机打印精度的主要参数之一,一般来说,该值越大,表明打印机的打印精度越高.如果对于扫描设备,dpi越大,则采样点越高,扫描的图片越清晰. 可以理解为像素的密度,即单