def ClassifyOutlier(left_dis, right_dis, maxdis): final = np.zeros(shape=(left_dis.shape[0], left_dis.shape[1]), dtype=np.uint8) a = 0; b = 0啥意思
时间: 2023-07-14 22:11:50 浏览: 43
这是一个Python函数,函数名为ClassifyOutlier。这个函数接收三个参数:left_dis、right_dis和maxdis。其中left_dis和right_dis都是numpy数组,maxdis是一个数值。
函数的主要作用是对left_dis和right_dis中的元素进行分类,将其归为异常值(outlier)或非异常值。具体的分类方式是:如果left_dis和right_dis中的元素都小于等于maxdis,则将其分类为非异常值(final中对应元素取0),否则将其分类为异常值(final中对应元素取1)。
a和b是函数内部的变量,初始值都被设为0,但在函数中没有被使用到。可能是因为该函数是从其他代码中提取出来的,而原来的代码中使用了a和b变量,但在这个函数中并没有用到它们。
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def agglr(costVolume, color_left, color_right, maxDis, P1, P2, thres): H = costVolume.shape[0]; W = costVolume.shape[1] imgL = color_left.astype(np.float32); imgR = color_right.astype(np.float32) penalties = np.zeros(shape=(maxDis), dtype=np.float32) aggtwo = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggfour = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggtwo[:, 0, :] = costVolume[:, 0, :] aggfour[:, W - 1, :] = costVolume[:, W - 1, :]啥意思
这段代码是实现了一个聚合算法,用于计算左右两个图像之间的视差。其中,costVolume是一个三维的张量,表示各个像素点在不同视差下的代价值;color_left和color_right分别表示左右两张图像的像素值;maxDis表示最大视差值;P1和P2是用于计算代价值的参数;thres是一个阈值,用于控制是否聚合到更多像素。
代码中,首先获取图像的高度和宽度,将左右两张图像转换为浮点数类型。然后定义penalties、aggtwo和aggfour三个张量,分别用于存储惩罚、两个方向的聚合结果和四个方向的聚合结果。在第一列和最后一列分别初始化两个方向的聚合结果。
def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg逐句解释
这段代码定义了两个函数,都是用于将一个模型输出的标签图像转换为 RGB 彩色图像。
- `def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES):`:定义了一个名为 out_to_rgb 的函数,接受三个参数:out 表示模型输出的标签图像,PALETTE 表示颜色调色板,CLASSES 表示类别列表。
- `palette = np.array(PALETTE)`:将 PALETTE 转换为 numpy 数组,并将其赋值给变量 palette。
- `assert palette.shape[0] == len(CLASSES)`:断言 PALETTE 中的行数与 CLASSES 的长度相等,即每个类别对应了一种颜色。
- `assert palette.shape[1] == 3`:断言 PALETTE 中每个颜色由三个通道组成,即为 RGB 格式。
- `assert len(palette.shape) == 2`:断言 PALETTE 是一个二维数组。
- `color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8)`:创建一个 shape 为 (out.shape[0], out.shape[1], 3) 的全 0 numpy 数组,用于存储转换后的 RGB 彩色图像。
- `for label, color in enumerate(palette):`:遍历颜色调色板 PALETTE,获取每种颜色以及其对应的标签值。
- `color_seg[out == label, :] = color`:将标签图像中值为 label 的像素的 RGB 值赋为 color。
- `tran=transforms.ToTensor()`:创建一个 torchvision.transforms.ToTensor() 的实例,用于将 numpy 数组转换为 torch.Tensor。
- `color_seg=tran(color_seg)`:将经过转换后的 numpy 数组 color_seg 转换为 torch.Tensor,并将其赋值给变量 color_seg。
- `return color_seg`:返回转换后的 RGB 彩色图像,类型为 torch.Tensor。
- `def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES):`:定义了一个名为 out_to_rgb_np 的函数,与 out_to_rgb 函数的实现基本相同,只是最后直接返回 numpy 数组类型的 RGB 彩色图像。