车牌检测识别中的一段代码imgsz = check_img_size(img_size,s=model.stride.max()) img = letterbox(imgO,nwe_shape=imgsz)
时间: 2024-05-21 18:13:31 浏览: 14
这段代码的功能是对输入的图片进行预处理,将其调整为适用于车牌检测和识别模型的大小,并进行填充以保证输入图片的宽高比不变。具体来说,该函数的输入参数img_size表示输入图片的尺寸,s=model.stride.max()表示模型中最大的步长,check_img_size函数会根据s值对img_size进行调整,以保证图片的宽、高都是s的整数倍,并返回调整后的图片尺寸imgsz。letterbox函数则会将原始图片imgO调整为imgsz大小的图片,并进行填充,填充后的图片宽高比与imgsz一致,填充的区域用(0,0,0)填充。最终输出的img是经过调整和填充后的图片。
相关问题
self.imgsz = check_img_size(self.imgsz, s=self.stride)
这是一个函数调用,其目的是检查输入的图像尺寸是否符合要求,并返回合适的尺寸。函数的输入参数包括imgsz和stride,其中imgsz表示输入图像的大小,stride表示滑动窗口的步长。函数check_img_size会根据传入的参数对输入的图像大小进行调整,保证其能够被滑动窗口完全覆盖,并且调整后的图像大小能够被stride整除,以便于后续的处理。最终,函数会返回调整后的图像大小。
代码解释 # Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model stride = int(model.stride.max()) # model stride imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check img_size
这段代码的作用是加载模型(通过指定的权重文件路径),并检查模型的输入图像尺寸是否符合要求。具体解释如下:
- `attempt_load(weights, map_location=device)` 会返回一个加载了指定权重文件的模型。其中,`weights` 是指定的权重文件路径,`map_location` 是指定模型在哪个设备上运行。
- `stride = int(model.stride.max())` 用于获取模型的最大步幅(stride),并将其转换为整数类型。步幅是指模型在处理图像时,每次移动的像素数目。
- `check_img_size(imgsz, s=stride)` 用于检查输入图像的尺寸是否符合要求。其中,`imgsz` 是指定的输入图像尺寸,`s` 是模型的步幅。如果输入图像的尺寸不符合要求,则会将其调整为最接近的符合要求的尺寸。