msk = cv2.drawContours(self.raw_img, [pts], -1, (1, 1, 1), -1)

这段代码使用OpenCV库的drawContours函数，在原始图像self.raw_img上绘制了一个封闭轮廓。参数说明如下：

- [pts]：表示要绘制的轮廓，它是一个由点坐标组成的列表，例如[[x1,y1],[x2,y2],...,[xn,yn]]。
- -1：表示绘制所有轮廓。
- (1, 1, 1)：表示绘制的颜色，这里是白色。
- -1：表示绘制轮廓的填充方式，-1表示填充整个轮廓。如果填充方式为正数，则表示只填充边界。

该函数会返回绘制了轮廓的图像，这里将其赋值给了变量msk。

相关问题

msk = cv2.fillPoly(im, [pts], (1, 1, 1))

这段代码使用 OpenCV 库中的 fillPoly 函数对图像 im 进行多边形填充操作。fillPoly 函数接受三个参数：

1. 要填充的图像；
2. 多边形的顶点坐标数组，这里使用了变量 pts；
3. 填充颜色，这里填充为 (1, 1, 1)。

该函数会将多边形内部的像素点颜色值填充为指定的颜色值。填充后的图像会覆盖原来的图像 im，因此在实际应用中需要注意备份原始图像。

np.random.seed(123) msk = np.random.rand(len(data)) < 0.8 train_data = data[msk].reset_index(drop=True) test_data = data[~msk].reset_index(drop=True)这段代码什么意思

这段代码的作用是将数据集随机分成训练集和测试集。具体来说，它的实现过程如下：

1. 使用NumPy中的随机数生成器np.random.seed(123)进行随机数种子的设置。这样可以保证每次运行代码时得到的随机数序列是一样的，以确保结果的可重复性。

2. 使用np.random.rand(len(data))生成一个长度为数据集大小的随机数数组。这个数组中的每个元素都是0到1之间的随机数。

3. 将上一步生成的随机数数组与0.8进行比较，得到一个长度为数据集大小的布尔值数组msk。如果随机数小于0.8，则对应位置为True，否则为False。

4. 使用msk数组对数据集进行索引，得到训练集train_data和测试集test_data。具体来说，msk中为True的元素对应的数据会被选入训练集中，而msk中为False的元素则会被选入测试集中。

5. 使用reset_index(drop=True)方法对训练集和测试集进行重置索引，以确保索引是从0开始连续的整数。这样有助于后续对数据的处理和分析。