import numpy as np
label = np.load('/home/disk1/xs/NYUv2/label_npy/0.npy')
# total pixes of the image
pix_num = float(label.shape[0] * label.shape[1])
class_parts = []
# every class take part
for i in range(np.min(label), np.max(label) + 1):
part = np.where(label == i)[0].shape[0] / pix_num
print(i, part)
class_parts.append(part)
print(sum(class_parts))
(480, 640)
0 0.0709765625
1 0.0017057291666666666
2 0.0019303385416666666
3 0.09506510416666666
4 0.10858072916666667
5 0.076162109375
6 0.004527994791666667
7 0.00986328125
8 0.03835286458333333
9 0.0017805989583333333
10 0.0072200520833333335
11 0.011748046875
12 0.069169921875
13 0.0183984375
14 0.010677083333333334
15 0.015205078125
16 0.0020638020833333333
17 0.033704427083333335
18 0.0004166666666666667
19 0.0021875
20 0.012024739583333333
21 0.4082389322916667
0.9999999999999998
