def drawGaussian(img, pt, score, sigma=1): tmp_img = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype=np.float32) tmpSize = 3 * sigma ul = [int(pt[0] - tmpSize), int(pt[1] - tmpSize)] br = [int(pt[0] + tmpSize + 1), int(pt[1] + tmpSize + 1)] if (ul[0] >= img.shape[1] or ul[1] >= img.shape[0] or br[0] < 0 or br[1] < 0): return img size = 2 * tmpSize + 1 x = np.arange(0, size, 1, float) y = x[:, np.newaxis] x0 = y0 = size // 2
时间: 2023-11-03 14:04:22 浏览: 27
在这段代码中,size变量表示高斯分布的大小,即在x和y方向上的像素数。x和y是numpy数组,分别表示高斯分布中的x和y坐标。x0和y0是高斯分布的中心点,通过整除运算得到。这里使用numpy的arange函数生成从0到size的一维数组x,然后使用x[:, np.newaxis]将其转换为二维数组y。这样x和y就可以表示高斯分布中的所有像素点的坐标。
相关问题
def mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3): h, w = img.shape[:2] img_show = np.zeros((h, w, 3)) if len(img.shape) == 3: img_show = img else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1) # specify color 1:red 2:green 3:blue img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0] img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0] img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255] return img_show
这是一个 Python 函数,用于在彩色图像上根据给定的掩码(mask)展示不同的区域。具体实现方法如下:
- `mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3)`:函数名称,输入参数包括掩码 mask、彩色图像 img 和分类数 num_class,其中 num_class 默认为3。
- `h, w = img.shape[:2]`:获取图像的高度和宽度。
- `img_show = np.zeros((h, w, 3))`:创建一个与 img 大小相同的全0数组,用于展示掩码效果。
- `if len(img.shape) == 3: img_show = img`:如果 img 是彩色图像,直接将 img 赋值给 img_show,否则需要将 img 转换为彩色图像。
- `else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1)`:如果 img 是灰度图像,需要将其转换为彩色图像,具体方法是先在第3个维度上扩展为3维,然后将三个维度上的值连接起来。
- `img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0]`:将掩码中等于1的区域赋值为红色,对应的 RGB 值为 [255, 0, 0]。
- `img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0]`:将掩码中等于2的区域赋值为绿色,对应的 RGB 值为 [0, 255, 0]。
- `img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255]`:将掩码中等于3的区域赋值为蓝色,对应的 RGB 值为 [0, 0, 255]。
- `return img_show`:返回展示掩码效果后的彩色图像。
这个函数通常用于图像分割任务中,通过将不同类别的区域用不同颜色标注出来,可以直观地观察模型的分割效果。
def drawGaussian(img, pt, score, sigma=1): tmp_img = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype=np.float32) tmpSize = 3 * sigma ul = [int(pt[0] - tmpSize), int(pt[1] - tmpSize)] br = [int(pt[0] + tmpSize + 1), int(pt[1] + tmpSize + 1)] if (ul[0] >= img.shape[1] or ul[1] >= img.shape[0] or br[0] < 0 or br[1] < 0): return img
这段代码中的函数是用于在图像上绘制高斯分布的函数。它的输入参数包括一个图像数组img、一个中心点pt、一个分数score和一个标准差sigma。其中中心点pt是高斯分布的中心,分数score表示高斯分布的峰值,标准差sigma用于控制高斯分布的宽度。函数首先创建一个与输入图像大小相同的临时数组tmp_img,并计算高斯分布的大小tmpSize。然后计算出高斯分布的左上角坐标ul和右下角坐标br,检查它们是否超出了图像的边界。如果超出了边界,则直接返回输入的图像数组。
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