def object_label(points, dims, stride): scale = ((dims + 40.0) / 2.0) / stride size = dims // stride label = numpy.zeros((size, size, 9)) for i in range(size): y = (i + 0.5) / size for j in range(size): x = (j + 0.5) / size if point_in_polygon(x, y, points): label[i, j, 0] = 1 pts = numpy.array(points).reshape((2, -1)) pts = pts * dims / stride pts = pts - numpy.array([[j + 0.5], [i + 0.5]]) pts = pts / scale label[i, j, 1:] = pts.reshape((-1,)) return label这段代码什么意思?
时间: 2024-02-14 11:14:27 浏览: 183
tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度方式
这段代码实现了一个函数object_label,它的作用是将一个多边形的点信息转换成一个标签。具体来说,它接收三个参数:points表示多边形的顶点坐标,dims表示图像的宽高,stride表示特征图的步长。该函数会返回一个三维数组,其中第一和第二维对应于特征图的行和列,第三维包含了9个元素。如果特征图上某个位置(x, y)处对应的像素点在多边形内部,则该位置的标签的第一个元素为1,表示这是一个正样本;接下来的8个元素表示该像素点距离多边形的8个顶点的相对距离,这些值会通过一些数学变换转换成网络的输出,从而用于目标检测。
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