解释一下 for frame in current_imgs_path: img = self.loader(frame) if self.transform is not None: img = self.transform(img) current_imgs.append(img) current_label = self.transform(current_label) # print(current_label.shape) batch_cur_imgs = np.stack(current_imgs, axis=0) return batch_cur_imgs, current_label

这段代码的作用是：对于current_imgs_path中的每个frame，使用self.loader方法读取图片，并将其应用于self.transform（如果transform非空），最后将处理后的图片添加到current_imgs列表中。同时，使用self.transform方法处理current_label。

相关问题

修改下面代码使其忽略标签并依次选择索引，读取对应的图像序列路径（imgs_path），函数通过调用 self.loader() 函数来加载图像并一起返回 def getitem(self, index): current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples)) imgs_path = self.imgseqs[current_index].split() current_imgs = [] current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path)

def getitem(self, index):
current_index = index % self.num_samples
imgs_path = self.imgseqs[current_index].split()
current_imgs = []
current_imgs_path = [path for path in imgs_path[:-1] if not path.startswith("<")]
for img_path in current_imgs_path:
current_img = self.loader(img_path)
current_imgs.append(current_img)
current_label_path = [path for path in imgs_path if path.startswith("<")][0][1:-1]
current_label = self.loader(current_label_path)
return current_imgs, current_label

解释 img = self.imgs[index] if img is None: # not cached path = self.img_files[index] img = cv2.imread(path) # BGR

这段代码是从指定路径读取图片并返回该图片的 BGR 数值矩阵。

首先，代码通过 `self.imgs[index]` 获取缓存中第 `index` 张图片的数值矩阵，如果该数值矩阵不存在（即该图片没有被缓存），则需要从指定路径读取该图片。

接着，代码通过 `self.img_files[index]` 获取第 `index` 张图片的路径，然后使用 OpenCV 库中的 `cv2.imread()` 方法读取该路径对应的图片，并将读取到的图片数据存储在 `img` 变量中。需要注意的是，OpenCV 读取的图片数据格式是 BGR，而不是常见的 RGB，因此该变量中存储的是 BGR 数值矩阵。

最后，代码将读取到的图片数值矩阵作为函数的返回值，并将该矩阵存储到缓存中，以备下次调用时直接使用。