Matlab编程循环规避

Matlab对于for循环的执行效率极低

本人在实现计算rand error算法的时候得

使用了4层for循环结果算了几天都没算完

最后换了算法以后1s就出来结果了

一开始使用的方法是:

I1=imread(origlabel);
I2=imread(predlabel);
[L1,num1] = bwlabel(I1);
[L2,num2] = bwlabel(I2);
[h1,w1] = size(I1);
[h2,w2] = size(I2);

a=0;b=0;c=0;d=0;

for i1=1:h1

　　for j1=1:w1

　　　　for i2=1:h2

　　　　　　for j2=1:w2

　　　　　　　　if(L1(i1,j1)==L1(i2,j2)&&L2(i1,j1)==L2(i2,j2))

　　　　　　　　a=a+1;

　　　　　　　　end

　　　　　　　　if(L1(i1,j1)~=L1(i2,j2)&&L2(i1,j1)~=L2(i2,j2))

　　　　　　　　b=b+1;

　　　　　　　　end

　　　　　　end

　　　　end

　　end

end

n=h1*w1;

t=0.5*n*(n-1);

rand=(a+b)/t;

rand_error=1-rand                   

计算方法如下:

I1=imread(origlabel);
I2=imread(predlabel);
[L1,num1] = bwlabel(I1);
[L2,num2] = bwlabel(I2);
[h1,w1] = size(I1);
[h2,w2] = size(I2);
% ind1=find(L1==0);
% L1(ind2)=num1+1;
% ind2=find(L2==0);
% L1(ind2)=num2+1;
n=h1*w1
count=zeros(num1,num2);
if(h1==h2&&w1==w2)
for p=1:n
if(L1(p)~=0&&L2(p)~=0)
count(L1(p),L2(p))=count(L1(p),L2(p))+1;
end
end
else
return
end
row=sum(count,1);
col=sum(count,2);
row_s=sum(row.^2);
col_s=sum(col.^2);
t3=0.5*(row_s+col_s)
t2=sum(sum(count.*count))
t1=0.5*n*(n-1)
rand=(t1+t2-t3)/t1;
rand_error=1-rand