解释代码def SCornerDetection(DealFlag, ImgQueue): '''S路检测进程''' FifoSCornerStatues = FIFO_List(MaxSize=5, Init=True, InitData=0) # 初始化无S路 ModelType = 'ModelSmall' # 可设置为ModelSmall或者ModelBig IsCVNet = False if not IsCVNet: Model = LoadModel(ModelType) else: Model = cv2.dnn.readNetFromONNX('Model/07001.onnx') # Model = cv2.dnn.readNetFromONNX('Model/123.onnx') while True: if DealFlag.value and not ImgQueue.empty(): Img = ImgQueue.get() DealFlag.value = 0 Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) # %% 神经网络检测S路， 返回结果为小车坐标系下的S路中点坐标（向右为x正方向，向前为y正方向） # BigCenterPoints为None,则表示没有检测到S路， # 如果检测到S路，BigCenterPoints为18*2的数组, 第一列为x坐标，第二列为y坐标，第一行为最近的点 # SCornerStatue表示S路状态（0.25m为界），0表示看不到S路；1表示看得到S路 BigCenterPoints, SCornerStatue = SCornerSeg(IsCVNet, Img, H, Model, ShowCenterLine=True, Debug=False) BigCenterPointsX = BigCenterPoints[:, 0] BigCenterPointsY = BigCenterPoints[:, 1] FifoSCornerStatues.append(SCornerStatue) SCornerStatueFilterResult = FifoSCornerStatueFilter(FifoSCornerStatues) # 对S路状态进行滤波输出 print(str('%.3f ms' %time.time())[-10:], 'SCorner Detection:', BigCenterPointsX, BigCenterPointsY, SCornerStatueFilterResult) cv2.imshow('DealImg2', Img) cv2.waitKey(5)

这是一段 Python 代码，用于实现 S 路检测的功能。函数的输入参数包括 DealFlag（一个共享内存变量，用于控制程序的执行）和 ImgQueue（一个队列，用于存储待处理的图像），输出结果为 S 路的中心点坐标和 S 路的状态。函数中使用了一个 FIFO（先进先出）队列和一个 S 路状态滤波函数来对 S 路状态进行平滑处理。在函数中还加载了一个神经网络模型用于对图像进行 S 路检测，检测结果包括 S 路中心点坐标和 S 路状态。函数中还使用了 OpenCV 库中的函数来对图像进行去畸变和显示。