def __init__(self, img_dir, imgSize, lpr_max_len, PreprocFun=None): self.img_dir = img_dir #包含图片文件的文件夹路径 self.img_paths = [] #记录图片完整的路径和名字(这里定义,下面循环才能使用) for i in range(len(img_dir)): #这一步循环得到所有数据的参数 self.img_paths += [el for el in paths.list_images(img_dir[i])] random.shuffle(self.img_paths) #打乱不同名字的图片顺序(并不生成新的列表) self.img_size = imgSize self.lpr_max_len = lpr_max_len if PreprocFun is not None: #如果有图片预处理的函数 self.PreprocFun = PreprocFun else: self.PreprocFun = self.transform
时间: 2023-04-07 16:05:33 浏览: 103
这是一个Python类的初始化函数,其中包含了四个参数:img_dir、imgSize、lpr_max_len和PreprocFun。其中img_dir表示图像文件夹的路径,imgSize表示图像的大小,lpr_max_len表示车牌最大长度,PreprocFun表示预处理函数。
相关问题
def __init__(self, img_dir, imgSize, lpr_max_len, PreprocFun=None):
这是一个关于 Python 代码的问题,我可以回答。这个函数是一个类的初始化函数,其中 img_dir 是图片文件夹的路径,imgSize 是图片的大小,lpr_max_len 是车牌号码的最大长度,PreprocFun 是一个预处理函数,用于对图片进行预处理。
elif modelname == "MedT": model = model.axialnet.MedT(img_size=imgsize, imgchan=imgchant)
这段代码是在使用MedT模型进行实例化时的另一种。首先,它检查modelname是否于"MedT",如果是的话,就执行这个条件下的代码。在这里,model.axialnet.MedT是一个模型的类或函数,它接受img_size和imgchan作为参数,并返回一个MedT模型的实例。这个实例将被赋值给变量model。img_size和imgchan是在调用MedT函数时传递给它的参数。