gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2 = get_gt_bbox( image_path_name, file_list_bbox_ptr)

这段代码是调用`get_gt_bbox()`函数来获取一张图像的 ground truth 边界框坐标。

具体来说，代码中的`image_path_name`是图像文件的完整路径，`file_list_bbox_ptr`是一个指向存储ground truth信息的文件指针。`get_gt_bbox()`函数会根据这些信息，从文件中读取当前图像的ground truth信息，并返回四个值，分别是该图像ground truth 边界框的左上角和右下角的坐标值，存储在`gt_x1`、`gt_y1`、`gt_x2`、`gt_y2`四个变量中。

这些坐标值可以用来在图像上绘制ground truth边界框，或者用来计算ground truth边界框的宽和高，以及其他相关信息。

相关问题

def calculate_bbox_score_and_save_img(image_path_name, dataset_image_path, gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2): logging.debug('dataset_image_path {}'.format(dataset_image_path)) logging.debug('image_path_name {}'.format(image_path_name)) candidates = selective_search_bbox(image_path_name) logging.debug('candidates {}'.format(candidates)) image_name = image_path_name.split('/')[-1].split('.')[0] logging.debug('image_name {}'.format(image_name)) img_read = Image.open(image_path_name) logging.debug( '{} {} {}'.format(img_read.format, img_read.size, img_read.mode))

这是一个用于计算物体框与真实物体框之间的交并比，并保存含有矩形框的图像的函数。输入参数包括图像路径、数据集图像路径、真实物体框的左上角和右下角坐标。函数首先调用selective_search_bbox函数得到候选框，然后计算每个候选框与真实物体框的交并比，并保存交并比最大的矩形框的图像到数据集图像路径下，以图像名命名。函数返回无。

该函数通常用于目标检测任务中，可以自动搜索候选框并计算交并比，从而找到最匹配的物体框，并保存图像以备后续使用。

解释def get_bbox(gt_bbox, gt_class): max_num = 80 gt_bbox2 = np.zeros((max_num, 4)) gt_class2 = np.zeros((max_num,)) for i in Range(len(gt_bbox)): gt_bbox2[i, :] = gt_bbox[i, :] gt_class2[i] = gt_class[i] if i >= MAX_NUM: break return gt_bbox2, gt_class2

这是一个用于将输入的目标物体的边界框和类别标签转换为固定大小的输出张量的函数。函数接受两个输入：gt_bbox是一个表示目标物体边界框的numpy数组，每一行表示一个边界框，每个边界框由四个值(x1, y1, x2, y2)组成，gt_class是一个表示目标物体类别的numpy数组，每个元素表示一个目标物体的类别标签。

该函数首先创建两个空的输出数组：gt_bbox2和gt_class2，它们的大小都是(max_num, 4)和(max_num,)，其中max_num是一个预定义的常量，代表输出数组的最大长度。然后，函数遍历输入的gt_bbox和gt_class数组，将它们的值逐一复制到输出数组的对应位置。如果输出数组已经达到了最大长度，函数会停止执行并返回输出数组。

最终，函数返回两个输出数组gt_bbox2和gt_class2，它们的大小都是(max_num, ...)，其中...表示每个数组的第二个维度的大小取决于其元素的类型。