ori_spec = np.zeros((m, n))是什么意思

这行代码是在使用NumPy库创建一个大小为(m, n)的全零矩阵，并将其赋值给变量ori_spec。其中，np.zeros()是NumPy库中的方法，用于创建全零数组或矩阵。参数(m, n)表示矩阵的行数和列数。所以，这行代码的意思是创建一个大小为(m, n)的全零矩阵，并将其赋值给变量ori_spec。

相关问题

def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np

这段代码实现了一个神经网络模型对输入的图片进行分割（Semantic Segmentation），返回每个像素点所属的类别。具体来说，该方法的输入是一张图片（img），包含了该图片的高度（h_ori）和宽度（w_ori）。该方法首先将图片进行缩放以符合模型的输入要求（h_resize和w_resize），然后将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内。接下来，将归一化后的图片转换为模型的输入格式（[1, 1, h, w]），并进行推理，得到模型的输出（output）。然后，将输出进行 softmax 操作，并将每个像素点归类为概率最大的类别。最后，将归类后的结果进行缩放以符合原始图片的大小（h_ori和w_ori），并将其转换为 numpy 数组的形式，作为该方法的返回值（mask_np）。

ori_img = np.array(original_img)如何将ori_img转换会原来的图片格式

这是一个关于Python代码的问题，可以使用以下代码将ori_img转换回原来的图片格式：

original_img = Image.fromarray(ori_img)

其中，需要先导入Python中的Image库，即：

from PIL import Image

希望我的回答对您有所帮助。