QImage transformed
时间: 2024-03-25 18:34:16 浏览: 23
QImage transformed是Qt框架中的一个函数,用于对图像进行变换操作。它可以对QImage对象进行平移、旋转、缩放等操作,返回一个新的变换后的图像。
具体来说,QImage transformed函数接受一个QTransform对象作为参数,该对象描述了要应用于图像的变换操作。变换操作可以包括平移、旋转、缩放、剪切等。通过调用transformed函数,可以将这些变换应用于原始图像,并返回一个新的经过变换后的图像。
使用transformed函数可以实现一些常见的图像处理操作,比如图像旋转、镜像翻转、缩放等。这个函数非常灵活,可以根据具体需求进行不同的变换操作。
相关问题
for _ in tqdm(range(num_entries), desc='Testing'): dataset_entry = self.dataset_val.get_next() current_id = dataset_entry['id']['image_id'] print(current_id) image, prediction, transformation = self.test_full_image(dataset_entry) start_transformed, end_transformed = bb(prediction, transformation, self.image_spacing) if self.has_validation_groundtruth: groundtruth = dataset_entry['generators']['spine_heatmap'] gt_start_transformed, gt_end_transformed = bb(groundtruth, transformation, self.image_spacing) iou = bb_iou((start_transformed, end_transformed), (gt_start_transformed, gt_end_transformed)) ious[current_id] = iou
这段代码使用了一个循环来对数据集进行测试。循环的次数由变量`num_entries`指定。
在循环的每一次迭代中,首先从`self.dataset_val`数据集中获取下一个数据项,并将其赋值给变量`dataset_entry`。
然后,从`dataset_entry`中获取当前图像的ID,并将其赋值给变量`current_id`。这个ID可能用于标识当前图像。
接下来,调用`self.test_full_image()`方法,传入`dataset_entry`作为参数,以获取图像、预测结果和变换信息。方法的返回结果分别赋值给变量`image`、`prediction`和`transformation`。
然后,使用函数`bb()`对预测结果和变换信息进行处理,得到经过变换后的起始和结束坐标,并分别赋值给变量`start_transformed`和`end_transformed`。
如果存在验证集的真实结果(groundtruth),则从`dataset_entry`中获取真实结果,并使用相同的方式进行处理,得到经过变换后的起始和结束坐标,分别赋值给变量`gt_start_transformed`和`gt_end_transformed`。
接下来,使用函数`bb_iou()`计算经过变换后的预测结果和真实结果的IoU(Intersection over Union),并将计算得到的IoU值存储在字典`ious`中,键为当前图像的ID(`current_id`)。
在循环的每一次迭代中,通过`tqdm`库显示进度条,描述为"Testing"。同时,将当前图像的ID打印输出。
这段代码的目的是对数据集进行测试,并计算预测结果和真实结果之间的IoU值。具体的处理逻辑可能需要根据代码的上下文进行进一步分析。
transformed_image = apply_homography_matrix(img_sar, homography_matrix) cv.imread(dataset_train_dir + '/' + kindname[2] + '/' + filename, transformed_image)报错TypeError: Argument 'flags' is required to be an integer
这个报错是因为 `cv.imread()` 函数的参数不正确。该函数的第二个参数需要传入一个整数,用于指定读取图片的方式。常用的方式有三种:
1. `cv.IMREAD_COLOR` (1):读取彩色图片(默认值)。
2. `cv.IMREAD_GRAYSCALE` (0):读取灰度图片。
3. `cv.IMREAD_UNCHANGED` (-1):读取包含 Alpha 通道的图片。
因此,你需要将 `cv.imread()` 的第二个参数改为一个整数值,例如:
```
transformed_image = apply_homography_matrix(img_sar, homography_matrix)
cv.imread(dataset_train_dir + '/' + kindname[2] + '/' + filename, cv.IMREAD_COLOR)
```
如果你想读取灰度图片,可以将 `cv.IMREAD_COLOR` 改为 `cv.IMREAD_GRAYSCALE`。