解释image, bbox_res, mask_res, segm_res, keypoint_res, int(im_id), catid2name, draw_threshold)
时间: 2024-03-28 14:37:55 浏览: 18
这段代码的作用是将目标检测结果可视化,并将可视化结果保存为图片。
具体来说,这个代码段接受多个输入参数,包括image、bbox_res、mask_res、segm_res、keypoint_res、im_id、catid2name和draw_threshold等。其中,image表示输入的原始图片;bbox_res、mask_res、segm_res和keypoint_res等表示目标检测的结果;im_id表示当前图片在数据集中的id;catid2name是一个字典,用于将类别id映射为类别名;draw_threshold是一个阈值,用于过滤掉置信度低于该阈值的目标。
接下来,代码使用Visualizer类来创建一个可视化器,并使用该可视化器将目标检测结果绘制到原始图片上。Visualizer类是一个封装了OpenCV库的类,用于将目标检测结果可视化。该类提供了多种绘制函数,例如draw_box、draw_mask等,用于绘制不同类型的目标检测结果。
最后,代码将绘制后的图片保存到磁盘上,并返回保存的图片路径。该图片可以用于后续的评估和展示。
相关问题
解释 end = start + bbox_num[i] bbox_res = batch_res['bbox'][start:end] \ if 'bbox' in batch_res else None mask_res = batch_res['mask'][start:end] \ if 'mask' in batch_res else None segm_res = batch_res['segm'][start:end] \ if 'segm' in batch_res else None keypoint_res = batch_res['keypoint'][start:end] \ if 'keypoint' in batch_res else None
这段代码的作用是从模型输出(batch_res)中提取出与当前图片相关的目标检测结果。
具体来说,这个代码段使用了一个for循环,遍历了每个输入图片,并根据输入图片对应的输出结果来提取目标检测结果。其中,i表示当前图片在输入张量中的索引。
首先,代码根据bbox_num[i]来计算当前图片中目标的数量,并使用start和end来表示当前图片中目标在batch_res中的起始位置和结束位置。这里假设bbox_num是一个列表,其中第i个元素表示第i张图片中目标的数量。
接下来,代码使用多个if语句来检查batch_res中是否包含bbox、mask、segm和keypoint等字段。如果包含,就从batch_res中提取出与当前图片相关的结果,并将其保存在相应的变量中,例如bbox_res、mask_res等。
最终,代码返回了bbox_res、mask_res、segm_res和keypoint_res等变量。这些变量可以在后续的处理中使用,例如可视化、评估等。
candidates = selective_search_bbox(image_path_name)请用CV2实现
由于`cv2`中没有内置的selective search算法实现,因此不能直接使用`cv2`库来替换`selective_search_bbox`函数。如果你需要使用selective search算法来提取图像中的候选目标框,可以使用其他的Python库,例如`selective-search`库。
下面是使用`selective-search`库实现selective search算法的代码示例:
```
import cv2
import selective_search
# 读取图像
img = cv2.imread(image_path_name)
# 使用selective search算法提取候选目标框
rects = selective_search.selective_search(img, mode='fast', random=False)
# 转换为(x, y, w, h)格式的坐标
candidates = []
for x, y, w, h in rects:
candidates.append((x, y, x + w, y + h))
# 显示图像和候选目标框
for x1, y1, x2, y2 in candidates:
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`image_path_name`是需要读取的图像的路径和文件名。`selective_search.selective_search`函数使用selective search算法提取候选目标框,返回的是一个列表,每个元素都是一个四元组表示(x, y, w, h)格式的坐标。为了方便后续的处理,我们可以将其转换为(x1, y1, x2, y2)格式的坐标,其中(x1, y1)表示左上角坐标,(x2, y2)表示右下角坐标。最后,我们可以使用`cv2.rectangle`函数将候选目标框画在图像上,并显示图像。
需要注意的是,`selective_search`库的安装方式可以使用以下命令进行安装:
```
pip install selective-search
```
另外,由于selective search算法是一种比较耗时的算法,因此在处理大图像时可能需要较长的时间。
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