像素分类准确率计算MATLAB程序

计算硬件测试结果正确率、漏警率、虚警率和分类器准确率，需要原始图片，人工标记图片和硬件检测输出文件。 分为三个文件夹放图片，文件夹original放原始图片，文件夹manual放人工标记图片，文件夹out放硬件检测的输出图片，三个文件夹中对应的图片文件名必须相同。 创建文件夹时，根据路径修改程序中的文件路径，直接运行得到正确率、漏警率、虚警率和分类器准确率结果，计算结果即是文件夹下所有图像统计的结果。

% 计算硬件测试结果正确率、漏警率、虚警率和分类器准确率，需要原始图片，人工标记图片和硬件检测输出文件。
% 分为三个文件夹放图片，文件夹original放原始图片，文件夹manual放人工标记图片，文件夹out放硬件检测的输出图片，三个文件夹中对应的图片文件名必须相同。
% 创建文件夹时，根据路径修改程序中的文件路径，直接运行得到正确率、漏警率、虚警率和分类器准确率结果，计算结果即是文件夹下所有图像统计的结果。
% 处理bmp文件
clear all;
close all;

imname = dir（‘G:\云检测\original\*.bmp‘）;%获取文件夹下全部图片名
im_num = length（imname）;
TP = 0;
FN = 0;
FP = 0;
TN = 0;
%处理全部图像
for num = 1:im_num
    filepath = [‘G:\云检测\original\‘imname（num）.name];
    img_original = imread（filepath）;
    filepath = [‘G:\云检测\manual\‘imname（num）.name];
    img = imread（filepath）;
    filepath = [‘G:\云检测\out\‘imname（num）.name];
    img_out = imread（filepath）;
    [rowcol] = size（img）;
    for i = 1:row
        for j = 1:col
            if （img_out（ij） ~=0）
                if （img（ij） ~= 0）