解释这段代码def draw_test(name, pred, im, true_label): BLACK = [0, 0, 0] expanded_image = cv2.copyMakeBorder(im, 160, 0, 0, 300, cv2.BORDER_CONSTANT, value=BLACK) cv2.putText(expanded_image, "predicted: " + pred, (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.85, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(expanded_image, "true: " + true_label, (20, 120), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.85, (0, 255, 0), 2) return expanded_image
时间: 2023-04-01 21:03:51 浏览: 89
这段代码是一个绘制测试结果的函数,输入参数包括预测结果、图像、真实标签等信息,函数会将图像进行扩展,并在图像上绘制预测结果和真实标签。具体实现包括使用cv2.copyMakeBorder函数进行图像扩展,使用cv2.putText函数在图像上绘制文字。
相关问题
解释 if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
这段代码的作用是使用分类器对模型输出的预测框进行分类,并更新预测结果。
`classify` 是一个布尔值,表示是否使用分类器对预测框进行分类。如果 `classify` 为 True,则表示需要进行分类,否则不进行分类。
`apply_classifier()` 是一个 YOLOv5 工具函数,用于对模型输出的预测框进行分类。其中,`pred` 是模型输出的经过 NMS 处理后的预测框信息,`modelc` 是一个 PyTorch 模型对象,用于对预测框进行分类,`img` 是经过缩放后的输入图像张量,`im0s` 是原始输入图像的张量。处理结果是一个更新后的预测框信息张量,其中包含了预测框的类别信息。
如果 `classify` 为 True,则将模型输出的预测框信息 `pred` 作为输入,使用分类器进行分类,并将处理结果赋值给 `pred`,以便后续的处理和可视化。如果 `classify` 为 False,则不进行分类,直接使用 `pred` 作为结果。
解释if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
这段代码的含义是,如果变量 `classify` 为真,则使用 `apply_classifier` 函数对 `pred` 进行分类器的预测,并传入参数 `modelc`、`img` 和 `im0s`,最终将分类器的预测结果赋值给 `pred`。具体来说,`modelc` 是分类器模型,`img` 是输入图片的数组表示,`im0s` 是原始图片的大小。这段代码的作用通常是对目标检测模型的输出进行分类,以进一步提高模型的准确性。