分割计数的计算方法

Ⅰ 易语言计次循环问题！

计次循环首（（组合框2.现行选中项（）+1）-组合框1.现行选中项（）+1，计数）'这个按行分割了吗？
分割=文本分割（资源[计数]，“，”，4）
临时=0
计次循环首（取数组成员数（分割），X）
临时=临时+ 到数值（分割[X])'把文本转换到数值然后才能相加。。。这个是计算 每行数的和值
计次循环尾（)
调试输出（临时）
计次循环尾（）
编辑框1.内容=到文本（临时）

Ⅱ 图像分割常用指标及MIoU计算

语义图像分割结果，可分为True Positive、False Positive、True Negative、False Negative。
Negative指非物体标签的部分(可直接理解为背景)，Positive指有标签的部分。

左上图为真实标注，右上图为预测结果。从右上图可以将预测结果分成对应的四个部分：

IoU（Intersection over Union）是一个评价目标检测、语义图像分割的不同方法的结果好坏的指标，用于比较模型结果（predicted output）与真实标注（ground truth）的相似程度。

IoU指标可以适用于Single-class的语义图像分割，但不适用于Multiple-class的语义图像分割。

以下是几种逐像素标记的精度标准。假设有k+1个类（其中包含一个空类或背景），i表示真实值，j表示预测值 ，p _ij 表示将类i预测为类j的 像素数量 。即，p _ii 表示TP，p _ij 表示FN，p _ji 表示FP，p _jj 表示FN。

两个矩阵，一个代表实际的分割，另一个代表任何神经网络或模型的预测分割

这些矩阵的元素是表示图像上特定位置的像素所属的不同类别的标签。这里，共有 6 个类，标签为“0”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，矩阵是 2D numpy 类型，每个大小为 (4 x 4)。

通过以下步骤，计算 MIoU：
步骤 1 ：找出两个矩阵的每个类的频率计数（numpy 包中的“bincount”函数）

Ⅲ 奥数题，数角或三角形的个数有什么公式

1、将一个角分成若干个角的问题

这个问题可以看出是一篇排列组合问题，设这个交分割后所有的边数猛如陪是n，任意两条边都可以组成一个角，所以可以得到角数=C（n,2）=n!/（2!(n-2)!）=n(n-1)/2。

所以可以得到一个普适性的公式，角数=n(n-1)/2，其中n是分割后总得边数。

(3)分割计数的计算方法扩展阅读：

排列组合的计算原理和方法：

1、加法原理和分类计数法

a、加法原理，做一件事，完成它可以有n类办法，在第一类办法中有m1种不同的方法，在第二类办法中有m2种不同的方法，……，在第n类办法中有mn种不同的方法，那么完成这件事共枝蠢有N=m1+m2+m3+…+mn种不同方法。

b、第一类办法的方法属于集合A1，第二类办法的方法属于集合A2，……，第n类办法的方法属于集合An，那么完成这件事的方法属于集合A1UA2U…UAn。

c、分类的要求 ：每一类中的每一种方法都可以独立地完成此任务；两类不同办法中的具体方法，互不相同（即分类不重）；完成此任务的任何一种方法，都属于某一类（即分类不漏）。

2、乘法原理和分步计数法

a、乘法原理，做一件事，完成它需要分成n个步骤，做第一步有m1种不同的方法，做第二步有m2种不同的方法，……，做第n步有mn种不同的方法，那么完成这件事共有N=m1×m2×m3×…×mn种不同的方法。

b、合理分步的要求

任何一步的一种方法都不能完成此任务，必须且只须连续完成这n步才能完成此任务；各步计数相互独立；只要有一步中所采取的方法不同，则对应的完成此橡培事的方法也不同。