请写出Transreid项目中行人重识别检索结果可视化代码

您可以使用以下代码来可视化Transreid项目中的行人重识别检索结果：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设reid_results是行人重识别的检索结果，每个元素包含了检索到的行人ID和相似度
reid_results = [('001', 0.9), ('002', 0.8), ('003', 0.7), ('004', 0.6), ('005', 0.5)]

# 假设gallery_images是所有行人的图像数据
gallery_images = [np.random.rand(3, 128, 64) for _ in range(5)]

# 创建一个2行3列的图像网格，用于显示行人图像和对应的相似度
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 6))

# 遍历检索结果，并在图像网格中显示每个行人图像和相似度
for i, (person_id, similarity) in enumerate(reid_results):
    # 获取对应的行人图像
    person_image = gallery_images[int(person_id)-1]  # 这里假设行人ID是从1开始的
    
    # 计算当前图像所在的行和列
    row = i // 3
    col = i % 3
    
    # 在对应的子图中显示行人图像和相似度
    axes[row, col].imshow(np.transpose(person_image, (1, 2, 0)))
    axes[row, col].set_title(f'ID: {person_id}\nSimilarity: {similarity:.2f}')
    axes[row, col].axis('off')

# 调整子图之间的间距和整体布局
plt.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.tight_layout()

# 显示可视化结果
plt.show()

请注意，上述代码中的`reid_results`是一个包含行人ID和相似度的列表，`gallery_images`是一组行人图像的列表。您可能需要根据您的实际情况进行相应的修改，例如替换成您的行人ID和相似度数据，以及行人图像数据。