U-Net分割后的图像，如果想要评价分割后的图像的大致形状和原图是否一致，比如分割出的是一个曲线型的图像，评价它的弯曲走势是否正确，该怎么做，或是用什么网络更适用
刚查了一下matchShapes，用它做loss是极其困难的（除非你用用pytorch、tensorflow把他复现出来），如果只是做评价指标时可以的。你可以用膨胀后的轮廓做iou评价两个图像走势是否一样。注：在pytorch、tensorflow可以基于maxpool实现腐蚀膨胀、形态学梯度等操作。具体可以参考pytorch 20 基于pytorch实现腐蚀膨胀、开运算闭运算等形态学操作_万里鹏程转瞬至的博客-CSDN博客_pytorch 腐蚀
opencv有个matchShapes（）函数，可以比较两个不同的轮廓相似度，你可以看看下是否满足
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