image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5: image = sp_noise(image, 0.005) if random.random() < 0.5: image = randon_crop(image) if random.random() < 0.5: image = randomly_adjust_brightness(image, random.randint(-20, 20), random.randint(-20, 20)) image = self.seq.augment_images([image])[0] if random.random() < 0.5: image = self.fliplr.augment_images([image])[0] mask = self.fliplr.augment_images([mask])[0] if random.random() < 0.5: aff = self.aff.to_deterministic() image = aff.augment_images([image])[0] mask = aff.augment_images([mask])[0] # mask = self.aff.deterministic else: image, mask = square_picture(image, mask, 416) mask = mask[:,:,0] mask_t = numpy.zeros((2,416,416),dtype=numpy.uint8) condition = mask==1 mask_t[0,condition]=1 condition = mask == 2 mask_t[1, condition] = 1
时间: 2023-06-25 17:06:14 浏览: 153
这段代码是一个数据集类的getitem方法,用于获取指定索引的图像和掩码(mask)数据。其中,image_path和mask_path是数据集中图像和掩码的文件路径。
如果is_train为True,表示当前是训练模式,代码会对图像进行多种数据增强操作,包括重设图像大小、加入椒盐噪声、随机裁剪、随机调整亮度、随机翻转和仿射变换。如果is_train为False,表示当前是测试模式,代码会将图像和掩码调整为416x416大小的正方形。
最后,代码将掩码的像素值转化为二元标签,并将其存储在mask_t中,用于训练模型。具体来说,mask_t是一个大小为(2,416,416)的三维数组,第一维表示标签的类别数,第二维和第三维表示标签的图像大小。在这个例子中,标签只有两个类别,因此第一维的大小为2。掩码像素值为1的位置对应第一个类别,像素值为2的位置对应第二个类别,因此mask_t的第一个通道存储的是第一个类别的标签,第二个通道存储的是第二个类别的标签。
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image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5:
这段代码是针对数据集中每个样本进行处理的。首先,从数据集中获取图像和掩膜的路径。然后使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取图像和掩膜的像素矩阵。如果数据集是用于训练模型的,则调用reset_image()函数将图像和掩膜大小调整为416x416,并进行数据增强以增加数据集的多样性。其中,random.random() < 0.5是一个随机概率,当随机数小于0.5时执行下面的代码块。这个代码块可以用来实现数据集的随机数据增强,例如随机旋转、水平翻转等等。
class MyDataset(Dataset): def _init__(self, train_path): self.train_path = train_path self.image_path = os.path.join(train_path, 'image') self.label_path = os.path.join(train_path, "label") self.image_path_list = os.listdir(self.image_path) def __getitem__(self, index) -> T_co: image_name = self.image_path_list[index] image_path = os.path.join(self.image_path, image_name) img = cv.imread(image_path) label_name = 'txt'.join(image_name.rsplit(image_name.split('. ')[-1], 1)) label_path = os.path.join(self.label_path, label_name) label = read_label(label_path) return img,label def __len__(self): return Len(self.image_path_list) img, label = my_dataset[data_index]这段代码中img, label = my_dataset[data_index]为什么可以这样用
`img, label = my_dataset[data_index]` 这行代码使用了 Python 的序列解包(sequence unpacking)功能,将 `my_dataset[data_index]` 返回的元组解包成 `img` 和 `label` 两个变量。
在这里,`my_dataset` 是 MyDataset 类的一个实例,`data_index` 是一个整数,它作为索引被传递给 `my_dataset` 的 `__getitem__` 方法。由于 `__getitem__` 方法返回的是一个元组,因此可以使用序列解包将其拆分为两个变量 `img` 和 `label`。
最终,`img` 和 `label` 分别表示了该数据集中第 `data_index` 个图像的图像数据和标签数据。这样就可以使用这些数据进行训练或测试了。
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