基于MATLAB的真值图像ROC和PR曲线绘制代码

简介：
本项目提供了一套基于MATLAB开发的工具包，用于计算并绘制真值图像中的ROC（受试者工作特征）及PR（精确率-召回率）曲线。通过该代码库，用户能够轻松地评估不同分类器在医学影像分析等领域的性能表现，并优化其参数设置以实现最佳效果。 内容概要：本段落探讨了对各种图像增强方法生成的结果图与真实值图像进行模型预测的方法，并依据特定阈值进行了分析。文中计算并讨论了几种常用的准确性评估指标，包括ROC曲线的AUC以及PR曲线的F-score。 适合人群：从事图像处理领域研究，特别是边缘检测方向的研究人员 阅读建议：鉴于本段落使用了MATLAB编程语言来实现上述内容，因此读者在深入理解文章之前应具备一定的MATLAB基础。具体来说，在开始阅读前，最好先掌握一些基本的MATLAB语法知识以及如何利用该软件进行绘图操作。