scale_coords([640, 640], pred_all[:, :4], frame.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))
时间: 2024-04-20 21:25:36 浏览: 24
根据您提供的代码片段,`scale_coords` 函数的输入参数如下:
- `[640, 640]`:表示目标图像的尺寸,这里为宽度和高度都为 640 像素。
- `pred_all[:, :4]`:表示预测结果中的坐标信息,其中 `pred_all` 是一个数组或矩阵,`[:, :4]` 表示取所有行的前四列数据。
- `frame.shape`:表示原始图像的尺寸,其中 `frame` 是一个图像对象,`.shape` 返回图像的高度、宽度和通道数。
- `ratio_pad=(scale_ratio, pad_size)`:表示比例缩放和填充的参数,其中 `scale_ratio` 是缩放比例,`pad_size` 是填充大小。
函数的作用是将预测结果中的坐标信息按照指定的比例缩放和填充到原始图像的尺寸上。具体实现细节可能需要查看 `scale_coords` 函数的源代码才能确定。
相关问题
解释代码:scale_coords(img.shape[2:], det[:, 6:], im0.shape, kpt_label=4, step=3)
这段代码的作用是将检测到的物体的边界框坐标和关键点坐标从预测的尺度映射到原始图像尺度。具体来说:
- `img.shape[2:]`表示`img`的尺寸,其中`img.shape[2]`表示宽度,`img.shape[3]`表示高度。
- `det[:, 6:]`表示`det`数组中第7列及之后的元素,即包含检测框和关键点坐标的部分。其中,`det`是一个二维数组,每一行表示一个物体的检测结果,共有多行。
- `im0.shape`表示原始图像的尺寸,其中`im0.shape[0]`表示高度,`im0.shape[1]`表示宽度。
- `kpt_label`表示关键点的数量,这里设定为4。
- `step`表示特征图上的每个像素点对应原图上的像素点的步长,这里设定为3。
`scale_coords()`函数将检测框和关键点坐标从特征图尺度映射到原始图像尺度,具体实现方式是:
- 首先根据特征图上的每个像素点对应原图上的像素点的步长,计算出在原图上的位置。
- 然后根据检测框在特征图上的坐标和宽高,计算出在原图上的坐标和宽高。
- 最后根据关键点在特征图上的坐标,计算出在原图上的坐标。
def scale_coords_landmarks(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None):
这是一个 Python 函数,用于缩放人脸关键点坐标。
参数说明:
- `img1_shape`:元组类型,表示缩放后图像的大小,格式为 `(height, width)`。
- `coords`:NumPy 数组,表示原始图像中人脸关键点的坐标,格式为 `(N, 2)`,其中 N 为关键点数量,每个关键点有 2 个坐标值。
- `img0_shape`:元组类型,表示原始图像的大小,格式为 `(height, width)`。
- `ratio_pad`:元组类型,表示缩放比例和填充,格式为 `(ratio, pad)`,其中 ratio 表示缩放比例,pad 表示填充大小。默认为 None。
函数实现过程:
首先计算缩放比例和填充大小,然后将坐标值乘以缩放比例,最后添加填充大小即可。
函数返回值:
返回缩放后的人脸关键点坐标,格式同输入参数 `coords`。