function res=ErrSous(im1,im2,fond,contour)
%im1 = VT
%im1 = ImSeg
%fond=valeur du fond
%contour=valeur du contour
%
% Utilitaires pour l'évaluation de la segmentation d'images
% Toolbox matlab (version 5.3)
%
% (c) Laboratoire de Vision et Robotique (UPRES EA 2078)
% ENSI de Bourges - Université d'Orléans
%
% Sébastien Chabrier : sebastien.chabrier@ensi-bourges.fr
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% Utilitaires pour l'évaluation de la segmentation d'images
% Toolbox matlab (version 5.3)
%
% (c) Laboratoire de Vision et Robotique (UPRES EA 2078)
% ENSI de Bourges - Université d'Orléans
%
% Sébastien Chabrier : sebastien.chabrier@ensi-bourges.fr
%
% Si vous utilisez cette toolbox, veuillez citer ce papier svp.
%
%S. Chabrier, H. Laurent, C. Rosenberger, Y.J. Zhang, 
%"Supervised evaluation of synthetic and real contour segmentation results" , 
%European Signal Processing Conference (EUSIPCO) 2006.

[a,b]=find(im1==contour & im2==contour);
Nand=length(a);

[a,b]=find(im1==contour);
Ni=length(a);

[a,b]=find(im2==contour);
Na=length(a);

%texte=strcat('Nombre de pixels contour Image segmentée1: ',int2str(Ni));
%disp(texte);

%texte=strcat('Nombre de pixels contour Image segmentée2: ',int2str(Na));
%disp(texte);

%texte=strcat('Nombre de pixels communs: ',int2str(Nand));
%disp(texte);

%texte=strcat('Nombre de pixels sursegmentés: ',int2str(Na-Nand));
%disp(texte);

%texte=strcat('Nombre de pixels soussegmentés: ',int2str(Ni-Nand));
%disp(texte);

[a,b]=find(im1==contour & im2==fond);
[c,d]=find(im1==contour);
res=length(a)/length(c);
%disp(strcat('ErrSous=',num2str(res,10)));