计算语义分割结果IoU的函数，有几行不太理解，求解释

Github上的代码，作用是求语义分割结果的IoU，和IoU计算公式对比着看了实在不懂，请逐行解释开始结束注释之间的语句，谢谢

def intersectionAndUnion(imPred, imLab, numClass):
    imPred = np.asarray(imPred).copy()
    imLab = np.asarray(imLab).copy()

# 开始
    imPred = imPred * (imLab > 0)

    intersection = imPred * (imPred == imLab)

    (area_intersection, _) = np.histogram(intersection, bins=numClass, range=(1, numClass))
    (area_pred, _) = np.histogram(imPred, bins=numClass, range=(1, numClass))
    (area_lab, _) = np.histogram(imLab, bins=numClass, range=(1, numClass))
# 结束

    area_union = area_pred + area_lab - area_intersection
    return (area_intersection, area_union)

你好，逐行解释一下是干什么的。

def intersectionAndUnion(imPred, imLab, numClass):

定义一个计算交集和并集的函数，这里的交集和并集是针对每个类别而言的。

imPred = np.asarray(imPred).copy()

复制一个预测值的拷贝副本。

imLab = np.asarray(imLab).copy()

复制一个真实值的拷贝副本。

 

# 开始

imPred = imPred * (imLab > 0)

imLab>0返回一个bool类型的矩阵变量，然后与imPred进行逐个元素乘积的运算。
由于是逐个元素进行的乘积运算，bool值为真的地方，Pred的数值被保留；为假的地方，Pred位置被置零。
也就是说，只保留imPred中，与imLab>0处于同一位置的元素。

intersection = imPred * (imPred == imLab)

imPred==imLab同样也是返回bool类型的矩阵变量，然后做逐元素的乘法运算。
这里intersection是保留了imPred预测值中，那些预测值与真实值相同的矩阵，对应位置的元素。
 

(area_intersection, _) = np.histogram(intersection, bins=numClass, range=(1, numClass))

直方图运算，注意bins=numClass，将数据分为了class类别，实际上就是对每个类别元素进行了一个统计，计算每一个类别的元素，被正确分类的有多少个。

area_intersection是一个行向量，长度与类别的数目相等，每个元素的数值是对应类别被正确分类的个数。

(area_pred, _) = np.histogram(imPred, bins=numClass, range=(1, numClass))

同理，直方图运算，统计的是每个类别，被预测得到的数目。

(area_lab, _) = np.histogram(imLab, bins=numClass, range=(1, numClass))

直方图运算，统计的是每个类别，真实值所对应的数目。

# 结束

area_union = area_pred + area_lab - area_intersection

这里就是一个并集运算了，A并B=A+B-A交B。

return (area_intersection, area_union)

我就假设imPred是预测, imLab是groundtruth了. 不太理解, 这里能保证imPred和imLab在做*乘法的时候, 维度能相匹配吗, 不一定吧

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