if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image c = int(cls) # integer class label = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}') annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) if save_crop: save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)
时间: 2024-02-02 19:03:01 浏览: 57
这段代码是YOLOv5中的一部分,用于将预测结果添加到图像中。具体来说,如果需要保存图像、裁剪图像或者查看图像,则将预测框的坐标和类别信息添加到原始图像中。如果需要保存裁剪图像,则会将裁剪后的图像保存到指定的文件夹中。最终,原始图像中将包含每个预测框的边界框和类别信息。如果需要隐藏类别信息或置信度信息,则不会显示相应的信息。
相关问题
def load_image_train(img_path,mask_path): img = read_png(img_path) mask = read_png_label(mask_path) # 获取路径 img,mask = crop_img(img,mask) # 调用随机裁剪函数对图片进行裁剪 if tf.random.uniform(())>0.5: # 从均匀分布中返回随机值 如果大于0.5就执行下面的随机翻转 img = tf
.image.flip_left_right(img) # 随机水平翻转图片 mask = tf.image.flip_left_right(mask) # 随机水平翻转标签图 img,mask = normalize(img,mask) # 调用归一化函数对图片进行归一化 return img,mask # 返回处理后的图片和标签图
def load_image_test(img_path): img = read_png(img_path) img, _ = crop_img(img,None) # 调用随机裁剪函数对图片进行裁剪 img, _ = normalize(img,None) # 调用归一化函数对图片进行归一化 return img
def read_png(path): image = tf.io.read_file(path) # 读取路径的图片 image = tf.image.decode_png(image) # 对图片进行解码 image = tf.cast(image, tf.float32) # 转换数据类型为float32 return image
def read_png_label(path): image = tf.io.read_file(path) # 读取路径的图片 image = tf.image.decode_png(image) # 对图片进行解码 image = tf.image.rgb_to_grayscale(image) # 将图片转换为灰度图 image = tf.cast(image, tf.int32) # 转换数据类型为int32 return image
def crop_img(img,mask): img = tf.image.random_crop(img, [256, 256, 3]) # 随机裁剪图片为256x256 if mask is not None: # 如果标签图不为空 mask = tf.image.random_crop(mask, [256, 256, 1]) # 随机裁剪标签图为256x256 return img,mask
def normalize(img,mask): img = img / 255.0 # 将图片像素值归一化到0-1之间 if mask is not None: # 如果标签图不为空 mask = mask // 255 # 将标签图像素值归一化到0-1之间 return img,mask
这段代码是一个图像处理的函数,主要用于加载训练和测试图像数据。函数中的read_png()函数用于读取图片文件并解码,crop_img()函数用于进行随机裁剪,normalize()函数用于归一化处理。load_image_train()函数用于加载训练图像和标签数据,并进行随机翻转操作。load_image_test()函数用于加载测试图像数据。请问你对这段代码有什么疑问吗?
if(args.recur_pose): assert(args.crop_size == 224)
This code is checking whether a particular argument called "recur_pose" is true or not. If it is true, then it is checking whether another argument called "crop_size" is equal to 224. If it is not equal to 224, then the code will raise an assertion error. This code is likely used for some image processing or computer vision task where a specific crop size is necessary when using recursive pose estimation.
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