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一个是用于计算,另一个是可视化好看一点
一个是用于计算,另一个是可视化好看一点
运行您给的demo得到的是黑底的图片结果,请问我应该如何得到像论文里那样的白底结果。转换的步骤包括在代码里吗,还是额外的?
如果是白底图片,评估代码中的is_white_edge设为false,如果是黑底图片,is_white_edge设为ture
如果是白底图片,评估代码中的is_white_edge设为false,如果是黑底图片,is_white_edge设为ture
我没有在代码中找到is_white_edge这个参数,请问您可以提供更具体的位置或信息吗,谢谢!
如果是白底图片,评估代码中的is_white_edge设为false,如果是黑底图片,is_white_edge设为ture
我没有在代码中找到is_white_edge这个参数,请问您可以提供更具体的位置或信息吗,谢谢!
想转换黑白底,其实就是简单的把像素值反过来就行了,比如cv2.bitwise_not() "is_edge_white"指的是AC这个评价指标的MATLAB代码,参考https://github.com/yunfan1202/Delving-into-Crispness/issues/5
计算AC时不是应该使用这样的图片吗 为什么你们会使用 第一张像素对应的黑色表示非边缘,RGB值为0,白色对应边缘,RGB值为1,与模型的预测概率值对应,而第二张图片刚好相反,如果使用第二张图片计算AC,使用非极大值抑制处理后的结果如下,边缘反而变粗了,明显不对啊。作者能解答一下吗