mIoU混淆矩阵⽣成函数代码详解
在原⽂和原⽂的引⽤⾥，到了关于mIoU详尽的解释。这⾥重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码。
⽣成混淆矩阵的代码:
1 #设标签宽W，长H
2 def fast_hist(a, b, n):#a是转化成⼀维数组的标签，形状(H×W,)；b是转化成⼀维数组的标签，形状(H×W,)；n是类别数⽬，实数（在这⾥为19）
3    '''
4    核⼼代码
5    '''
6    k = (a >= 0) & (a < n)#k是⼀个⼀维bool数组，形状(H×W,)；⽬的是出标签中需要计算的类别（去掉了背景）
numpy库统计函数7    return np.bincount(n * a[k].astype(int) + b[k], minlength=n ** 2).reshape(n, n)#np.bincount计算了从0
到n**2-1这n**2个数中每个数出现的次数，返回值形状(n, n)在调⽤了 k = (a >= 0) & (a < n) 以后，得到了bool数组，那它长什么样⼦呢？举个栗⼦说明：
构造⼀个4×4的数组a，把背景值设置为255，除背景外类别共3个，分别为1, 2, 3
mushroomer@mushroomerMate:~$ python3
Python 3.7.1rc2 (default, Jun 14 2019, 23:23:01)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[255, 0, 0, 255], [255, 255, 2, 2], [1, 1, 1, 255], [255, 255, 255, 255]])>>> a
array([[255,  0,  0, 255],
[255, 255,  2,  2],
[  1,  1,  1, 255],
[255, 255, 255, 255]])
>>> n = 3
>>> k = (a >= 0) & (a < n)
>>> k
array([[False,  True,  True, False],
[False, False,  True,  True],
[ True,  True,  True, False],
[False, False, False, False]])
>>> a[k]
array([0, 0, 2, 2, 1, 1, 1])
可以看出，k是个和a尺⼨相同的bool数组，有效类别都标记为True，背景全部标记为False
a[k] 会把 k 标记的 True 对应在 a 中的值都提取出来。
再以 n = 3 为例，混淆矩阵如下：
混淆矩阵映射关系：
index=n*class(a)+class(b)
之后是np.bincount, 这个函数统计下标在⽬标列表中出现的次数。例如:
Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> np.bincount([0, 0, 0, 2, 1, 1, 3])
array([3, 2, 1, 1], dtype=int64)
>>> np.bincount([0, 0, 0, 2, 1, 1, 3], minlength=7)
array([3, 2, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int64)
>>> np.bincount([0, 0, 0, 2, 1, 1, 9], minlength=7)
array([3, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=int64)
列表中最⼤值为3，统计 [0, 1, 2, 3] 对应每个元素在输⼊列表中出现的次数，得到 [3, 2, 1, 1], 含义是：0出现3次；1出现2次；2出现1次；3出现1次。
如果指定 minlength, 则认为列表中最⼤值为 max_value = max(max([0, 0, 0, 2, 1, 1, 3]), minlength)，然后去统计 list(range(max_value)) 对应每个元素在输⼊列表中出现的次数。
在 fast_hist 函数中指定 minlength = n ** 2, ⽬的是使输出长度为 n ** 2, 输出形状就正好可以转换为 n * n 矩阵。当然根据 np.bincount 函数的特性，类别值如果超过 minlength，输出长度就不是 n ** 2 了，因此我举的栗⼦⾥背景值为 255 显然是不合适的，^_^，意识到了吗？
然后统计出来混淆矩阵每个 index 对应的 (class a 重叠 class b) 出现的次数，就得到了结果。这⾥的映射关系重点是要理解每个 index 都对应唯⼀⼀个 class a 重叠 class b，例如 n = 3, class a = 1, class b = 2，那么对应的 index = 3*1 + 2 = 5，对应填到混淆矩阵⾥。假如 class a = 2, class b = 1, 那 index = 3*2 + 1 = 7，index 就变成了7，这个 index 是⼀⼀对应的。
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