demo.py中online_im,id_list = plot_tracking(id_list,img_info['raw_img'], online_tlwhs, online_ids, frame_id=frame_id + 1, fps=1. / timer.average_time)
时间: 2023-06-11 11:06:23 浏览: 44
这段代码中使用了一个名为`plot_tracking`的函数,该函数接受五个参数:`id_list`、`img_info['raw_img']`、`online_tlwhs`、`online_ids`和`frame_id`,以及一个可选参数`fps`。这个函数的作用是在图像上绘制跟踪框和ID,并返回更新后的ID列表。
具体来说,`id_list`是一个跟踪器维护的ID列表,`img_info['raw_img']`是当前帧的原始图像,`online_tlwhs`是一个包含跟踪框位置和大小信息的数组,`online_ids`是一个包含与跟踪框对应的ID的数组,`frame_id`是当前帧的帧号。`fps`参数是可选的,用于指定图像帧率的估计值。
在函数内部,首先将`img_info['raw_img']`复制到一个临时变量`im`中,并在其中绘制跟踪框和ID。然后将更新后的ID列表返回。
相关问题
将skplt.metrics.plot_roc中的(area=)改成中文
您可以使用 `plt.title` 函数来更改 ROC 曲线图的标题,例如:
```python
import scikitplot as skplt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
svm = SVC(probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred_proba = svm.predict_proba(X_test)
skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba)
plt.xlabel("假正率")
plt.ylabel("真正率")
plt.title("ROC 曲线(面积=0.95)")
plt.show()
```
这样就可以将 ROC 曲线的标题改为中文了。
sklearn.metrics中的plot_confusion_matrix用法示例
可以使用以下代码示例来使用sklearn.metrics中的plot_confusion_matrix函数:
```python
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 生成一个分类数据集
X, y = make_classification(random_state=0)
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
# 训练一个SVM分类器
clf = SVC(random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用plot_confusion_matrix函数绘制混淆矩阵
plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test)
```
这将绘制出测试集上的混淆矩阵,显示分类器的性能。
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