bboxes = np.vstack(bbox_result)

这段代码的作用是将 `bbox_result` 中的所有边界框合并成一个大的数组 `bboxes`，其中 `bbox_result` 是一个包含多个边界框的列表。具体来说，该函数使用 `np.vstack` 函数将 `bbox_result` 中的所有边界框按照行的方式进行堆叠，并返回一个新的数组。这样做的目的是为了方便后续对所有边界框进行批量处理，比如计算它们的重叠度或进行非极大值抑制等操作。

需要注意的是，由于 `bbox_result` 中的每个元素都是一个形如 `(N, 4)` 的数组，表示有 N 个边界框，每个边界框由 4 个坐标值构成，因此 `bboxes` 的形状为 `(M, 4)`，其中 `M` 是所有边界框的总数。

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解释代码 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): w = img.shape[1] h = img.shape[0] rangle = np.deg2rad(angle) # now calculate new image width and height nw = (abs(np.sin(rangle) * h) + abs(np.cos(rangle) * w)) * scale nh = (abs(np.cos(rangle) * h) + abs(np.sin(rangle) * w)) * scale rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw * 0.5, nh * 0.5), angle, scale) rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw - w) * 0.5, (nh - h) * 0.5, 0])) rot_mat[0, 2] += rot_move[0] rot_mat[1, 2] += rot_move[1] rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4) rot_bboxes = list() for bbox in bboxes: xmin = bbox[0] ymin = bbox[1] xmax = bbox[2] ymax = bbox[3] point1 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymin, 1])) point2 = np.dot(rot_mat, np.array([xmax, (ymin + ymax) / 2, 1])) point3 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymax, 1])) point4 = np.dot(rot_mat, np.array([xmin, (ymin + ymax) / 2, 1])) concat = np.vstack((point1, point2, point3, point4)) concat = concat.astype(np.int32) rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(concat) rx_min = rx ry_min = ry rx_max = rx + rw ry_max = ry + rh rot_bboxes.append([rx_min, ry_min, rx_max, ry_max]) return rot_img, rot_bboxes

这段代码是一个类中的一个方法，用于将图像和边界框进行旋转。它接受一个图像（img）和一组边界框（bboxes），然后旋转图像和边界框，并返回旋转后的图像和边界框。

首先，代码获取图像的宽度（w）和高度（h）。然后，它将给定的角度转换为弧度（rangle）。接下来，根据旋转角度和比例因子（scale）计算新的图像宽度（nw）和高度（nh）。接着，通过调用cv2.getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵（rot_mat），该矩阵描述了如何旋转图像。然后，通过计算旋转矩阵和图像尺寸之间的偏移量（rot_move），将旋转矩阵进行调整，以便在旋转后的图像中正确地定位原始图像。接下来，使用cv2.warpAffine函数将图像应用旋转矩阵，得到旋转后的图像（rot_img）。

接下来，代码针对每个边界框进行处理。对于每个边界框，首先提取其四个顶点的坐标。然后，通过将旋转矩阵与每个顶点坐标进行矩阵乘法，将每个顶点坐标转换为旋转后的图像中的坐标。接着，将转换后的顶点坐标连接起来，并使用cv2.boundingRect函数计算边界框的最小外接矩形。最后，将旋转后的边界框添加到rot_bboxes列表中。

最后，方法返回旋转后的图像（rot_img）和旋转后的边界框列表（rot_bboxes）。

解释 self.dataset.parse_dataset() roidbs = self.dataset.roidbs for rec in tqdm(roidbs): h, w = rec['h'], rec['w'] bbox = rec['gt_bbox'] wh = bbox[:, 2:4] - bbox[:, 0:2] + 1 wh = wh / np.array([[w, h]]) shape = np.ones_like(wh) * np.array([[w, h]]) whs = np.vstack((whs, wh)) shapes = np.vstack((shapes, shape))

这是一个类的方法，其中的self指代类的实例对象，dataset是类的一个属性，包含了数据集的相关信息。方法中首先调用了dataset的parse_dataset()方法，该方法用于解析数据集，将数据集中的图片、标注等信息提取出来。然后，通过遍历数据集中的每一个样本(rec)，获取每个样本的高度(h)、宽度(w)、目标框(gt_bbox)等信息。接下来，通过目标框计算出目标的宽高比例(wh)，并将其归一化到[0,1]的范围内。之后，将每个样本的宽高比例(wh)和形状(shape)记录在whs和shapes两个数组中。其中，whs是一个(n,2)的数组，n表示数据集中样本的总数，2表示每个样本的宽高比例。而shapes也是一个(n,2)的数组，用于记录每个样本的宽高信息。最后，方法返回whs和shapes两个数组。