del img_id

`del img_id`是Python中用于删除变量或删除字典中的键值对的语句。

如果`img_id`是一个变量，执行`del img_id`将会删除该变量，释放内存空间。

如果`img_id`是一个字典中的键，执行`del img_id`将会从字典中删除对应的键值对。

请注意，在删除变量或字典中的键值对后，相应的数据将无法再使用。因此，在删除之前，请确保不再需要该数据。

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if self.opt.dense_wh: hm_a = hm.max(axis=0, keepdims=True) dense_wh_mask = np.concatenate([hm_a, hm_a], axis=0) ret.update({'dense_wh': dense_wh, 'dense_wh_mask': dense_wh_mask}) del ret['wh'] elif self.opt.cat_spec_wh: ret.update({'cat_spec_wh': cat_spec_wh, 'cat_spec_mask': cat_spec_mask}) del ret['wh'] if self.opt.reg_offset: ret.update({'reg': reg})##把reg加进去 if self.opt.debug > 0 or not self.split == 'train': gt_det = np.array(gt_det, dtype=np.float32) if len(gt_det) > 0 else \ np.zeros((1, 6), dtype=np.float32) meta = {'c': c, 's': s, 'gt_det': gt_det, 'img_id': img_id} ret['meta'] = meta return ret

这段代码是Python中的一个函数，它接受一个名为`self`的对象和一些其他参数。函数的主要目的是根据一些条件更新一个字典`ret`，然后将其返回。

在代码中，首先检查了`self.opt.dense_wh`的值。如果为真，那么将通过计算数组`hm`的最大值来生成一个新的数组`hm_a`。然后将`hm_a`与自身连接起来，构成一个形状为（2，H，W）的数组`dense_wh_mask`。接下来，将字典`ret`更新为包含键值对`'dense_wh': dense_wh`和`'dense_wh_mask': dense_wh_mask`，并从`ret`中删除键为'wh'的项。

如果`self.opt.dense_wh`为假，那么会检查`self.opt.cat_spec_wh`的值。如果为真，则将字典`ret`更新为包含键值对`'cat_spec_wh': cat_spec_wh`和`'cat_spec_mask': cat_spec_mask`，并从`ret`中删除键为'wh'的项。

接下来，如果`self.opt.reg_offset`为真，则将字典`ret`更新为包含键为'reg'和值为`reg`的项。

最后，如果满足条件`self.opt.debug > 0 or not self.split == 'train'`，则将列表`gt_det`转换为浮点数类型的NumPy数组，并将其存储在变量`gt_det`中。否则，将创建一个形状为（1，6）的全零浮点数数组`gt_det`。

然后，将一个包含一些其他元数据的字典`meta`创建为变量`meta`。最后，将字典`ret`更新为包含键值对`'meta': meta`，并将其返回。

翻译每行代码的意思 def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

这段代码定义了一个名为 IOU 的函数，它接受六个参数：boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid 和 url。

首先，函数将 numpy 数组转换成列表，然后读取两个文件，并将它们存储在 stream_dict 和 cameraId_dict 变量中。接着，函数从 cameraId_dict 中获取与 url 对应的相机 ID，并从 stream_dict 中获取与相机 ID 对应的宽度和高度。如果获取失败，则使用默认值 1920 和 1080。

然后，函数计算出图像的实际高度 img_h，并检查 controlRectangle 和 controlInvalid 是否为空。如果不为空，则遍历 boxes 中的每个边界框，并将其与 controlRectangle 或 controlInvalid 中定义的矩形进行比较，以计算它们之间的交并比（IoU）。如果 IoU 大于 0，则将该边界框添加到 boxes1、classes1 和 scores1 列表中。如果 controlInvalid 不为空，则从 boxes1、classes1 和 scores1 列表中删除与 controlInvalid 中定义的矩形重叠的边界框。

最后，函数将 boxes1、classes1 和 scores1 转换回 numpy 数组，并将它们作为结果返回。