解释 # Convert BGR to RGB, and HWC to CHW(3x512x512) img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) # 转化成内存连续的数据

这段代码主要完成了两个操作。第一个操作是将BGR格式的图像数据转换为RGB格式，并且将图像数据的维度从HWC（高度x宽度x通道数）转换为CHW（通道数x高度x宽度）。具体来说，[:, :, ::-1]将BGR格式的图像数据转换为RGB格式，第二个transpose函数将图像数据的维度从HWC转换为CHW。这个转换操作通常用于深度学习计算，因为大多数深度学习框架使用的是CHW格式的图像数据。

第二个操作是将图像数据转换为内存连续的数据。这个操作可以提高数组操作的效率，因为内存连续的数据可以更加方便地进行计算。在numpy中，数组的内存布局通常是行优先（C风格）或列优先（Fortran风格）的，而内存连续的数组是指行优先的数组。如果一个数组不是内存连续的，可以使用np.ascontiguousarray函数将其转换为内存连续的数组。这个操作通常用于提高数组操作的效率。

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解释这段代码img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img)

这段代码主要是将从OpenCV读取的BGR格式图像转换为RGB格式，然后将图像的维度从HWC（高、宽、通道）转换为CHW（通道、高、宽），最终将图像转换为3x416x416的形状。这个转换过程是在进行目标检测或图像分类等任务时常用的预处理步骤。在转换后，为了确保内存连续性，使用`np.ascontiguousarray()`方法将图像转换为连续的内存块。

def button_image_open(self): print('button_image_open') name_list = [] img_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)") if not img_name: return img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10)

这是一个用于打开图片并进行目标检测的函数，使用了OpenCV和PyTorch进行图像处理和模型推理。具体流程如下：

1. 使用QtWidgets.QFileDialog打开一个图片选择对话框，选中需要检测的图片。
2. 使用OpenCV的cv2.imread函数读取所选图片。
3. 对读取的图片进行预处理，包括调整图片大小、转换颜色空间、归一化等操作，使其符合模型输入要求。
4. 使用PyTorch进行模型推理，得到目标检测结果。
5. 对检测结果进行处理，包括将检测框坐标还原到原始图片尺寸、绘制检测框、输出检测结果等操作。
6. 返回检测到的目标类别列表。