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 21:15:34 浏览: 73
PY

python 移动零，给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序

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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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python 实现数组list 添加、修改、删除的方法

数组是一种有序的集合，可随时添加、删除其中的元素 book = ['xiao zhu pei qi','xiao ji qiu qiu','tang shi san bai shou']// 定义book数组 1、添加 .insert/.append book.insert(0,'bu yi yang de ka mei la')//.insert(x,'xx') 在指定位置添加，x/第几位 ， 'xx'/添加的内容 book.append('e ma ma tong yao') //.append('') 在末尾添加 2、修改元素 book[2]='pei qi going swim

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：...

""" 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. """

- 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 ...

优化代码import os image_files=os.listdir('./data/imgs') images=[] gts=[] masks=[] def normalize_image(img): return (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)) for i in image_files: images.append(os.path.join('./data/imgs',i)) gts.append(os.path.join('./data/gt',i)) for i in range(len(images)): ### YOUR CODE HERE # 10 points img = io.imread(images[i]) #kmeans km_mask = kmeans_color(img, 2) #mean shift ms_mask=(segmIm(img, 20) > 0.5).astype(int) # ms_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) #gt # gt_mask = np.array(io.imread(gts[i]))[:,:,:3] gt_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) ### END YOUR CODE #kmeans masks.append([normalize_image(x) for x in [km_mask,ms_mask,gt_mask]]) #output three masks

Here are some suggestions to optimize the code: 1. Instead of using os.listdir to get a list of files in a directory and then appending ... masks.append((km_mask_norm, ms_mask_norm, gt_mask_norm))

import cv2 import numpy as np img_path = 'C:\\Users\\11021\\Desktop\\火1二辉橄榄岩1-2.jpg' img = cv2.imread(img_path) # 定义每种矿物质的HSV范围 mineral_ranges = { 'biotite': [(0, 0, 50), (10, 255, 255)], # 黑云母 'hornblende': [(30, 50, 50), (50, 255, 255)], # 角闪石 'olivine': [(50, 50, 50), (70, 255, 255)], # 橄榄石 'plagioclase': [(100, 50, 50), (120, 255, 255)], # 斜长石 'pyroxene': [(70, 50, 50), (90, 255, 255)], # 辉石 'quartz': [(20, 50, 50), (30, 255, 255)] # 石英 } # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 创建掩膜和标签数组 masks = [] labels = np.zeros_like(hsv[:, :, 0]) # 遍历每种矿物质的范围，并创建掩膜 for i, (mineral, (lower, upper)) in enumerate(mineral_ranges.items()): mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lower), np.array(upper)) masks.append(mask) labels[mask == 255] = i # 保存标签数据到文件 np.savetxt('labels.txt', labels)

这段代码的作用是读取一张图像，并将其转换为HSV颜色空间。然后根据预定义的每种矿物质的HSV范围，创建相应的掩膜。接着，使用掩膜将图像标签化，也就是将每个像素点标记为属于哪种矿物质。最后，将标签数据保存到...

self.masks[np.isnan(self.value)] = 1改为有值为1

好的，你的要求是将self.masks中值为NaN的元素改为1，而将值不为NaN的元素改为0，是这样吗？那么你可以使用如下代码： self.masks[np.isnan(self.value)] = 1 self.masks[np.logical_not(np.isnan(self.value))...

我用Cython封装了一个来自segment-anything-master项目里的.pth模型，我的.pyx文件是这么写的import sys import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple sys.path.append("/app/PythonProjects/segment-anything-main") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor # model.pyxcdef class SamModel: def __init__(self, str model_type,str sam_checkpoint, str device = "cpu", points_per_side: Optional[int] = 32, points_per_batch: int = 64, point_grids: Optional[List[np.ndarray]] = None): self.sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) self.sam.to(device) self.mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(self.sam,points_per_side = points_per_side, points_per_batch = points_per_batch, point_grids = point_grids) def __getmodel__(self): return self.sam def __callmodel__( self, input: np.array ): masks = self.mask_generator.generate(input) return masks，我的setup.py文件是这样写的：from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension import Cython from Cython.Build import cythonize import numpy extensions = [ Extension('models.model', ['/app/PythonProjects/segment-anything-main/SamCython/models/model.pyx'], include_dirs=[numpy.get_include()]), ] setup( name='models', ext_modules=cythonize(extensions), )，给我一篇C++调动这个模型的实例

好的，以下是一个简单的C++调用这个模型的示例代码： cpp #include <Python.h> #include <numpy/arrayobject.h> #include int main() { // 初始化 Python 解释器 Py_Initialize(); // 加载 NumPy 模块 ...

if masks is not None and masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg[0] # 取第一个对象的分割掩码 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 三维数组怎么办

对于三维数组的处理，可以使用类似的逻辑来遍历和处理每个对象的分割掩码。 以下是修改后的代码示例，用于处理三维数组的情况： python # 获取分割多边形 contours = [] if masks is not None and masks.shape...

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)

首先定义了模型路径和参数，然后使用 hub.KerasLayer 加载 BERT 模型，对输入进行编码后，添加一个全连接层并进行二分类，构建一个分类模型。接着使用 bert.tokenization.FullTokenizer 对输入数据进行编码，...

mask np.Optional[np.ndarray] （可选[np.ndarray]）：包含分割掩码的形状数组（n，W，H）。

如果mask是一个可选的形状为（n，W，H的numpy数组，你可以使用以下代码对其进行处理： python if masks is not None and masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): for ...

for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg[0] # 取第一个对象的分割掩码 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 mask是三维数组 而且如果模型推理出多个分割对象呢

如果mask是一个三维数组，并且模型推理出多个分割对象，可以使用以下代码进行修改： python for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): for obj_idx in range(len(seg)): # 解析分割掩码 mask =...

masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)

这个错误是因为函数期望传入一个 NumPy 数组，但是传入的是一个 PyTorch Tensor。你需要将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组，然后再传入函数。可以使用 tensor.numpy() 函数将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组，...

详细解释每一句代码import numpy as np import cv2 import os root = 'data/' # change to your data folder path data_f = ['ISIC-2017_Training_Data/', 'ISIC-2017_Validation_Data/', 'ISIC-2017_Test_v2_Data/'] mask_f = ['ISIC-2017_Training_Part1_GroundTruth/', 'ISIC-2017_Validation_Part1_GroundTruth/', 'ISIC-2017_Test_v2_Part1_GroundTruth/'] set_size = [2000, 150, 600] save_name = ['train', 'val', 'test'] height = 192 width = 256 for j in range(3): print('processing ' + data_f[j] + '......') count = 0 length = set_size[j] imgs = np.uint8(np.zeros([length, height, width, 3])) masks = np.uint8(np.zeros([length, height, width])) path = root + data_f[j] mask_p = root + mask_f[j] for i in os.listdir(path): if len(i.split('_'))==2: img = cv2.imread(path+i) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (width, height)) m_path = mask_p + i.replace('.jpg', '_segmentation.png') mask = cv2.imread(m_path, 0) mask = cv2.resize(mask, (width, height)) imgs[count] = img masks[count] = mask count +=1 print(count) np.save('{}/data_{}.npy'.format(root, save_name[j]), imgs) np.save('{}/mask_{}.npy'.format(root, save_name[j]), masks)

它是一个四维的数组，第一个维度表示样本数量，第二个和第三个维度表示图像的高度和宽度，最后一个维度表示通道数。 16. masks = np.uint8(np.zeros([length, height, width]))：创建一个空的多维数组来保存掩膜...

"""Generate a mask from a polygon. Args: polygon (np.ndarray): The polygon for which the mask should be generated, given as a list of vertices. resolution_wh (Tuple[int, int]): The width and height of the desired resolution. Returns: np.ndarray: The generated 2D mask, where the polygon is marked with 1's and the rest is filled with 0's. """

它会遍历多边形列表，创建一个与图像分辨率相同的全零矩阵作为初始掩码，然后使用 ImageDraw 库将多边形区域填充为 1，最后将掩码添加到结果列表中并返回。 请确保已经正确导入了 numpy 和 PIL 库以及它们...
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