解释def letterbox(img: np.ndarray, new_shape=(416, 416), color=(114, 114, 114), auto=True, scale_fill=False, scale_up=True):

时间: 2024-02-15 11:28:26 浏览: 115
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基于Flask+VUE前后端,在阿里云公网WEB端部署YOLOv5目标检测模型

这是一个 Python 函数,函数名为 `letterbox`。该函数接收五个参数: - `img`:一个 NumPy 数组,代表输入的图像。 - `new_shape`:一个元组,表示将输入的图像缩放到的目标大小。默认值为 `(416, 416)`。 - `color`:一个元组,表示在图像边缘填充时所用的颜色。默认值为 `(114, 114, 114)`。 - `auto`:一个布尔值,表示是否自动调整缩放比例。默认为 `True`。 - `scale_fill`:一个布尔值,表示是否缩放填充。默认为 `False`。 - `scale_up`:一个布尔值,表示是否允许将输入图像放大以适应目标大小。默认为 `True`。 该函数的作用是将输入的图像缩放到指定的目标大小,并在图像边缘填充颜色以保持宽高比不变,即使用 letterbox 技术。如果设置了 `auto` 参数为 `True`,则会自动调整缩放比例以适应目标大小。如果设置了 `scale_fill` 参数为 `True`,则会进行缩放填充。如果设置了 `scale_up` 参数为 `True`,则允许将输入图像放大以适应目标大小。
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将以下适用于pt模型的代码改为适用于tflite模型的代码def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True): # 获取当前图片的长宽 shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] # 如果 new_shape 是整数,则将其转换为元组 (new_shape, new_shape) if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) # 缩放比(缩放后的尺寸 / 原始尺寸的最小值) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) # 如果不需要放大图片(仅缩小),则将缩放比 r 取最小值为 1.0 if not scaleup: r = min(r, 1.0) # 计算相应需要添加多少行和列的像素值 ratio = r, r # width, height ratios new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding # 如果 auto 为 True, 则将 padding 取最小的 32 的倍数 if auto: dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding elif scaleFill: # 如果 scaleFill 为 True,则将 padding 设为 0.0 dw, dh = 0.0, 0.0 new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0]) ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0] # width, height ratios dw /= 2 # divide padding into 2 sides dh /= 2 # 如果图片的形状不符合指定大小,则进行缩放和加边框 if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # 返回加了边框的图片,缩放比例和 padding 的行和列的值 return img, ratio, (dw, dh)

def predict(im0s): # 进行推理 img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # 初始化img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # 运行一次模型 # 设置数据加载器并进行推理 img = letterbox(im0s, new_shape=imgsz)[0] # 对输入图像进行resize img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR转RGB, 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) # 返回具有相同数据和顺序的相同形状数组 img = torch.from_numpy(img).to(device) # 将numpy数组转换为张量并传递到设备上 img = img.half() if half else img.float() # 数据类型转换为float16或float32 img /= 255.0 # 将像素值从0-255映射到0.0-1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 给张量添加一个额外的纬度,输出新的张量 # 进行推理 pred = model(img)[0] # 应用非极大值抑制 pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 处理检测结果 ret = [] for i, det in enumerate(pred): # 每张图片有多个检测结果 if len(det): # 将检测框位置从img_size调整到原始图像大小 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() # 输出结果 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]}' # 输出结果的标签信息 prob = round(float(conf) * 100, 2) # 置信度转换 ret_i = [label, prob, xyxy] # 将结果存入list ret.append(ret_i) # 返回信息:标签信息 'face' 'smoke' 'drink' 'phone',对应的置信度和位置信息(检测框) return ret

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