cur_mask = mmcv.imresize(cur_mask, (w, h)) 含义及作用

时间: 2023-06-07 11:10:10 浏览: 153
RAR

wuziqi.rar_aero_link_xl.cur_wuziqi

这段代码的作用是将当前的遮罩图像按照指定的宽度和高度进行重新调整大小。具体的实现方式是使用了 Python 中的 mmcv 库中的 imresize 函数。具体的含义是通过对遮罩图像进行插值操作来实现尺寸的调整，使其能够适配到指定大小的图像空间中。
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center_y, center_x = ndimage.measurements.center_of_mass(cur_mask) vis_pos = (max(int(center_x) - 10, 0), int(center_y))代码含义

这段代码使用了SciPy库中的ndimage模块，其中measurements子模块的center_of_mass()函数可以计算出一个二维数组（即cur_mask）中非零元素的重心坐标。 具体来说，center_of_mass()函数的返回值是一个长度为2的元组...

对下面代码每一步含义进行注释 if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node

第六行代码：cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) 创建一个新的节点cur_node，它的值为root的值，它的前驱节点为None，它的后继节点为right_head。 第七行代码：right_head.prev = cur_node 将right_...

translation this code to c:def filter_box(org_box, conf_thres, iou_thres): org_box = np.squeeze(org_box) conf = org_box[..., 4] > conf_thres box = org_box[conf == True] print('box:') print(box.shape) cls_cinf = box[..., 5:] cls = [] for i in range(len(cls_cinf)): cls.append(int(np.argmax(cls_cinf[i]))) all_cls = list(set(cls)) output = [] for i in range(len(all_cls)): curr_cls = all_cls[i] curr_cls_box = [] curr_out_box = [] for j in range(len(cls)): if cls[j] == curr_cls: box[j][5] = curr_cls curr_cls_box.append(box[j][:6]) curr_cls_box = np.array(curr_cls_box) curr_cls_box = xywh2xyxy(curr_cls_box) curr_out_box = nms(curr_cls_box, iou_thres) for k in curr_out_box: output.append(curr_cls_box[k]) output = np.array(output) return output

float x, y, w, h, score; int cls; } Box; float max(float a, float b) { return a > b ? a : b; } float min(float a, float b) { return a ; } float iou(Box a, Box b) { float inter_xmin = max(a.x -...

cur_mask = seg_label[idx, :, :]语句的作用及含义

这句语句的作用是从二维张量 seg_label 中获取指定索引 idx 的二维子张量，并将其赋值给 cur_mask。其中，seg_label 表示语义分割后的标签图像，idx 表示当前处理的图像样本的索引。cur_mask 是一个布尔型的二维张量...

img_show[cur_mask_bool] = img[cur_mask_bool] * 0.5 + color_mask * 0.5含义及作用

这是一行 Python 代码，是用来将图片中的掩码区域与原图...具体含义是将原图中掩码为 True 的像素点的亮度减半，由于掩码区域一般是挖去或者标记出来的一些区域，所以在对掩码区域进行处理时需要对原图进行适当的处理。
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#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 100; int n, m; int table[MAXN][MAXN], mask[MAXN], best_mask[MAXN]; int max_gain = 0; int calc_gain(int mask[]) { int gain = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int cnt = 0; for (int j = 0; j < m; j++) { if (mask[j] == 0 || table[i][j] == 0) { cnt++; } } if (cnt == m) { gain++; } } return gain; } void dfs(int cur, int cnt, int gain) { if (cur == m) { if (cnt > 0 && gain > max_gain) { max_gain = gain; for (int i = 0; i < m; i++) { best_mask[i] = mask[i]; } } return; } mask[cur] = 1; dfs(cur + 1, cnt + 1, gain + calc_gain(mask)); mask[cur] = 0; dfs(cur + 1, cnt, gain); } int main() { cin >> n >> m; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < m; j++) { cin >> table[i][j]; } } dfs(0, 0, 0); cout << "The optimal attribute reduction result is:" << endl; cout << "Attribute index: "; for (int i = 0; i < m; i++) { if (best_mask[i] == 0) { cout << i << " "; } } cout << endl; return 0; }一句一句解释这段代码的意思

接下来定义了一些变量，包括n和m表示二维数组的行数和列数，table表示一个n*m的二维数组，mask和best_mask是大小为m的一维数组，用于记录属性是否被选择，max_gain表示当前最大的属性约简值。 calc_gain函数计算一...
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