h,w,c = img.shape result_dict={} tl = 1 or round(0.002 * (h + w) / 2) + 1
时间: 2024-06-09 09:08:38 浏览: 10
这段代码中,首先获取了图像的宽、高和通道数,然后创建了一个空的字典 result_dict。接下来,根据图像的宽高计算了一个阈值 tl,这个阈值可以用来控制一些后续的操作,比如边缘检测等。具体来说,这里的计算方式是将图像的宽高取平均值,再乘以一个系数 0.002,最后加上一个常数 1,得到的结果即为阈值 tl。
相关问题
history_dict = history.history history_dict.keys()
根据提供的引用内容,`history_dict`是一个字典,其中包含了训练模型时的历史记录。`history_dict.keys()`可以用来获取这个字典的所有键值。下面是一个示例代码:
```python
history_dict = history.history
keys = history_dict.keys()
print(keys) # 输出:dict_keys(['loss', 'accuracy'])
```
这段代码将打印出`history_dict`字典的所有键值,即`['loss', 'accuracy']`。
import torch from model import AOD import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import torchvision import cv2 def test_on_img_(state_dict_path, img_cv2): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.fromarray(img_cv2) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img def test_on_img(state_dict_path, image): state_dict = torch.load(state_dict_path, map_location=torch.device('cpu'))['state_dict'] model = AOD() model.load_state_dict(state_dict) img = Image.open(image) img = transforms.ToTensor()(img) img = img.unsqueeze(0) result_img = model(img) return result_img if __name__=='__main__': img_name = 'river' suffix = '.png' result = test_on_img('Dehaze_save/epoch11.pth', 'testbench/'+img_name+suffix) torchvision.utils.save_image(result, 'testbench/'+img_name+'_result'+suffix) 解释这段代码意思
这段代码主要实现了一个使用预训练的 AOD 模型去除图像中雾气的功能。具体来说,代码中定义了两个函数 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()`,分别用于对输入的 OpenCV 格式图像和图像文件进行去雾操作。除此之外,代码还定义了一个 `if __name__=='__main__':` 的语句块,用于测试 `test_on_img()` 函数在指定输入图像下的去雾效果。
在 `test_on_img_()` 和 `test_on_img()` 函数中,首先通过 `torch.load()` 函数加载预训练模型的参数,然后使用 AOD 类实例化模型,并将预训练的参数加载到模型中。接着,代码将输入的图像转换为 PyTorch 中的 Tensor 数据,并且在第 0 维上增加一个维度。最后,代码将 Tensor 数据输入到模型中,得到去雾后的结果,并将结果返回。
在 `if __name__=='__main__':` 语句块中,代码首先定义了一个输入图像的名称 `img_name` 和后缀 `suffix`,然后调用 `test_on_img()` 函数对指定图像进行去雾操作,并将去雾后的结果保存到指定文件中。
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