masks是一个list,他是由5个形状为(100,100,4)的三维np.array构成,我想将masks中每一个np.array的最后一维的最后一个数修改为0,请给我这段python代码
时间: 2023-07-16 20:15:34 浏览: 70
可以使用以下代码实现:
```python
for i in range(len(masks)):
masks[i][:,:,3] = 0
```
这个代码使用了一个 for 循环来遍历 masks 中的每一个 np.array,然后将每个 np.array 最后一维的最后一个数修改为 0。具体来说,`masks[i][:,:,3]` 选择了第 i 个 np.array 的所有行和列以及第 4 列(Python中从0开始计数),然后将其赋值为 0。
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results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg.argmax(axis=0) # 取最大值的索引,将二维掩码还原为一维 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 mask_binary = np.where(mask > 0, 255, 0) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else np.array([]) contour = contour.flatten().tolist() # 将多边形坐标转换为列表形式 results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "polygon": contour, "type": "polygon", "mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式 })怎么改
你可以将结果列表 `results` 的初始化放在 `if` 语句的外面,并将 `results` 作为一个参数传递给你的函数,以便在函数中修改它。这样,即使不存在分割掩码,`results` 也会保持为空列表。
下面是修改后的代码示例:
```python
results = []
if masks.shape[0] > 0:
for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks):
# 解析分割掩码
mask = seg.argmax(axis=0) # 取最大值的索引,将二维掩码还原为一维
mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型
mask_binary = np.where(mask > 0, 255, 0) # 将掩码转换为二值图像
# 获取分割多边形
contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contour = contours[0] if len(contours) > 0 else np.array([])
contour = contour.reshape(-1, 2).tolist() # 将多边形坐标转换为列表形式
results.append({
"confidence": str(score),
"label": labels.get(label, "unknown"),
"polygon": contour,
"type": "polygon",
"mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式
})
```
在这个示例中,我们在 `if` 语句外部初始化了 `results` 列表,并将其作为参数传递给你的函数。同时,我们还对多边形的坐标进行了一些修改,使用 `reshape(-1, 2)` 将多边形坐标重新组织成每行两个元素的形式,然后转换为列表形式。
请注意,这只是一个示例,你需要根据你的具体需求对代码进行适当的修改。
""" Data class containing information about the detections in a video frame. Attributes: xyxy (np.ndarray): An array of shape `(n, 4)` containing the bounding boxes coordinates in format `[x1, y1, x2, y2]` mask: (Optional[np.ndarray]): An array of shape `(n, W, H)` containing the segmentation masks. confidence (Optional[np.ndarray]): An array of shape `(n,)` containing the confidence scores of the detections. class_id (Optional[np.ndarray]): An array of shape `(n,)` containing the class ids of the detections. tracker_id (Optional[np.ndarray]): An array of shape `(n,)` containing the tracker ids of the detections. """
这段代码描述了一个名为 `VideoFrameDetections` 的数据类,它包含有关视频帧中检测结果的信息。
该类具有以下属性:
- `xyxy`:一个形状为 `(n, 4)` 的数组,其中 `n` 是检测框的数量,包含了检测框的坐标信息,格式为 `[x1, y1, x2, y2]`。
- `mask`:可选属性,一个形状为 `(n, W, H)` 的数组,其中 `n` 是检测框的数量,`W` 和 `H` 是分割掩码的宽度和高度。它包含了分割掩码的信息。
- `confidence`:可选属性,一个形状为 `(n,)` 的数组,其中 `n` 是检测框的数量,包含了检测结果的置信度得分。
- `class_id`:可选属性,一个形状为 `(n,)` 的数组,其中 `n` 是检测框的数量,包含了检测结果的类别标签。
- `tracker_id`:可选属性,一个形状为 `(n,)` 的数组,其中 `n` 是检测框的数量,包含了检测结果的追踪器ID。
这个类提供了一种方便地组织和存储视频帧中的检测结果的方式。你可以使用这些属性来访问和操作检测结果的各个部分。如果还有其他问题,请随时提问。
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