def Boxcenter_text(Background_image,bbox,bboxcolor,text,textcolor,Fontsize,thickness,bboxthickness=2): """ :param Background_image: :param bbox: :param bboxcolor: :param text: :param textcolor: :param Fontsize: :param thickness: :param bboxthickness: :return: """ minr, minc, maxr, maxc = bbox text_size, _ = cv2.getTextSize(text, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, Fontsize, thickness) cv2.rectangle(Background_image, (minc, minr), (maxc, maxr), bboxcolor, bboxthickness) text_x = int((minc + maxc) / 2 - text_size[0] / 2) text_y = int((minr + maxr) / 2 + text_size[1] / 2) cv2.putText(Background_image, text, (text_x, text_y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, Fontsize, textcolor, thickness) 请帮我完善注释部分，并检查我的代码有没有问题

解释def get_bbox(gt_bbox, gt_class): max_num = 80 gt_bbox2 = np.zeros((max_num, 4)) gt_class2 = np.zeros((max_num,)) for i in Range(len(gt_bbox)): gt_bbox2[i, :] = gt_bbox[i, :] gt_class2[i] = gt_class[i] if i >= MAX_NUM: break return gt_bbox2, gt_class2

该函数首先创建两个空的输出数组：gt_bbox2和gt_class2，它们的大小都是(max_num, 4)和(max_num,)，其中max_num是一个预定义的常量，代表输出数组的最大长度。然后，函数遍历输入的gt_bbox和gt_class数组，将它们的...

architecture: PicoDet #pretrain_weights: LCNet_x1_5_pretrained.pdparams PicoDet: backbone: LCNet neck: LCPAN head: PicoHeadV2 LCNet: scale: 0.75 feature_maps: [3, 4, 5] LCPAN: out_channels: 96 use_depthwise: True num_features: 4 PicoHeadV2: conv_feat: name: PicoFeat feat_in: 96 feat_out: 96 num_convs: 2 num_fpn_stride: 4 norm_type: bn share_cls_reg: True use_se: True fpn_stride: [4,8, 16, 32] feat_in_chan: 96 prior_prob: 0.01 reg_max: 7 cell_offset: 0.5 grid_cell_scale: 5.0 static_assigner_epoch: 100 use_align_head: True static_assigner: name: ATSSAssigner topk: 4 force_gt_matching: False assigner: name: TaskAlignedAssigner topk: 13 alpha: 1.0 beta: 6.0 loss_class: name: VarifocalLoss use_sigmoid: False iou_weighted: True loss_weight: 1.0 loss_dfl: name: DistributionFocalLoss loss_weight: 0.5 loss_bbox: name: SIoULoss loss_weight: 2 nms: name: MultiClassNMS nms_top_k: 100 keep_top_k: 10 score_threshold: 0.025 nms_threshold: 0.6 在这份文件中该怎么修改anchor的大小和数量

在这份文件中，修改anchor的大小和数量需要在PicoHeadV2中进行修改。具体来说，可以修改下面几个参数： - fpn_stride：这是一个列表，表示每个特征图的步长。可以根据需要修改步长来调整anchor的大小和数量。 - ...

class detection: def init(self): self.bbox = box() self.classes = int() self.prob = [] self.mask = [] self.objectness = float() self.sort_class = int()

- bbox: 一个名为box的对象，表示检测到的物体的边框； - classes: 一个整型变量，表示检测到的物体的类别； - prob: 一个列表，表示检测到的物体属于每个类别的概率； - mask: 一个列表，表示检测到的...

def init(self, backbone: ConfigType, neck: ConfigType, bbox_head: ConfigType, train_cfg: OptConfigType = None, test_cfg: OptConfigType = None, data_preprocessor: OptConfigType = None, init_cfg: OptMultiConfig = None) -> None:什么意思

- bbox_head: bbox_head 是指目标检测模型的检测头部结构，也就是 DynamicDiffusionDetHead。它负责处理特征图并生成目标检测结果。同样，它也可以是一个配置文件，用于构建检测头部结构的具体配置信息。 - train_...

processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file

- bbox_thre：指定检测目标的边界框阈值为0.8。估计配置（estimation_cfg）包括以下内容： - model_cfg：指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。 -...

def show_bboxes(axes, bboxes, labels=None, colors=None): def _make_list(obj, default_values=None): if obj is None: obj = default_values elif not isinstance(obj, (list, tuple)): obj = [obj] return obj labels = _make_list(labels) colors = _make_list(colors, ['b', 'g', 'r', 'm', 'c']) for i, bbox in enumerate(bboxes): color = colors[i % len(colors)] rect = d2l.bbox_to_rect(bbox.detach().numpy(), color) axes.add_patch(rect) if labels and len(labels) > 1: text_color = 'k' if color == 'w' else 'w' axes.text(rect.xy[0], rect.xy[1], labels[i], va='center', ha='center', fontsize=9, color=text_color, bbox=dict(facecolor=color, lw=0))

使用bbox_to_rect函数将边界框转换为图形界面中的矩形，并将其添加到坐标轴对象中。如果传入了标签列表，并且标签数量大于1，则将标签添加到矩形中心，并设置相应的文字颜色和背景颜色。这个函数可以用于可视化...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def init( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).init() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection): def init(self, img_folder, ann_file, transforms, return_masks): super(CocoDetection, self).init(img_folder, ann_file) self._transforms = transforms self.prepare = ConvertCocoPolysToMask(return_masks) def getitem(self, idx): img, target = super(CocoDetection, self).getitem(idx) image_id = self.ids[idx] target = {'image_id': image_id, 'annotations': target} img, target = self.prepare(img, target) if self._transforms is not None: img, target = self._transforms(img, target) return img, target怎么进行更改

2. 修改 __getitem__ 方法，使其支持多尺度训练。具体来说，可以在每个 epoch 中随机选择一个尺度，然后将图像和目标信息缩放到该尺度。例如： python def __getitem__(self, idx): # 选择一个尺度 scale_...

请帮我修复如下程序的bug: import cv2 import cv2 # 定义全局变量 drawing = Falseix, iy = -1, -1 bbox = [] # 鼠标回调函数 def draw_bbox(event, x, y, flags, param): global ix, iy, drawing, bbox if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True ix, iy = x, y elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing: cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) # 加载测试图片 img_path = 'img.png' img = cv2.imread(img_path) # 创建窗口并绑定鼠标回调函数 cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', draw_bbox) # 显示图片并等待用户绘制检测框 while True: cv2.imshow('image', img) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break # 在检测框上显示标签 for i, box in enumerate(bbox): x1, y1, x2, y2 = box label = 'text' cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0)

在上述代码中有一个缩进问题，导致代码无法运行。请将第16到20行的代码缩进... bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) 代码缩进问题已经修复，现在可以正常运行。

def calculate_bbox_score_and_save_img(image_path_name, dataset_image_path, gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2): logging.debug('dataset_image_path {}'.format(dataset_image_path)) logging.debug('image_path_name {}'.format(image_path_name)) candidates = selective_search_bbox(image_path_name) logging.debug('candidates {}'.format(candidates)) image_name = image_path_name.split('/')[-1].split('.')[0] logging.debug('image_name {}'.format(image_name)) img_read = Image.open(image_path_name) logging.debug( '{} {} {}'.format(img_read.format, img_read.size, img_read.mode))

函数首先调用selective_search_bbox函数得到候选框，然后计算每个候选框与真实物体框的交并比，并保存交并比最大的矩形框的图像到数据集图像路径下，以图像名命名。函数返回无。该函数通常用于目标检测任务中，...

bbox = ndimage.find_objects(stack) widths = [] depths = [] for obj in bbox: # 计算对象在每个轴上的最大宽度和最大深度 subarray = stack[obj] width = subarray.shape[0] depth = subarray.shape[1] for axis in range(1, subarray.ndim): proj = np.max(subarray, axis=axis) proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5) if len(proj_bbox) > 0: proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start if proj_width > width: width = proj_width if proj_depth > depth: depth = proj_depth widths.append(width) depths.append(depth)详细解释每行代码的意思

2. widths = [] 创建一个空列表 widths，用于存储每个对象在 x 轴上的最大宽度。 3. depths = [] 创建一个空列表 depths，用于存储每个对象在 y 轴上的最大深度。 4. for obj in bbox: 对于每个...

gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2 = get_gt_bbox( image_path_name, file_list_bbox_ptr)

这段代码是调用get_gt_bbox()函数来获取一张图像的 ground truth 边界框坐标。具体来说，代码中的image_path_name是图像文件的完整路径，file_list_bbox_ptr是一个指向存储ground truth信息的文件指针。get...

解释代码def get_axis_aligned_bbox(region): try: region = np.array([region[0][0][0], region[0][0][1], region[0][1][0], region[0][1][1], region[0][2][0], region[0][2][1], region[0][3][0], region[0][3][1]]) except: region = np.array(region) cx = np.mean(region[0::2]) cy = np.mean(region[1::2]) x1 = min(region[0::2]) x2 = max(region[0::2]) y1 = min(region[1::2]) y2 = max(region[1::2]) A1 = np.linalg.norm(region[0:2] - region[2:4]) * np.linalg.norm(region[2:4] - region[4:6]) A2 = (x2 - x1) * (y2 - y1) s = np.sqrt(A1 / A2) w = s * (x2 - x1) + 1 h = s * (y2 - y1) + 1 return cx, cy, w, h

这段代码定义了一个名为get_axis_aligned_bbox的函数，它接受一个参数region。该函数的目标是根据传入的旋转框坐标计算出一个与坐标轴对齐的矩形框，并返回该矩形框的中心点坐标和宽高。首先，代码尝试将传入...

def save_kitti_format（sample_id， calib， bbox3d， kitti_output_dir， scores， img_shape）： corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d（bbox3d） img_boxes， _ = calib.corners3d_to_img_boxes（角3d） img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0] img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1] box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8) kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id) with open(kitti_output_file, 'w') as f: for k in range(bbox3d.shape[0]): if box_valid_mask[k] == 0: continue x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6] beta = np.arctan2(z, x) alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)解释这段代码，并且根据已知的条件，已知sample_id, 点云的检测结果（x， y， z， w， h， l， yaw）, kitti_output_dir, scores, img_shape，calib文件的路径且格式与 KITTI 数据集的标定文件格式相同，要求得到2D检测框的坐标，和alpha，仿写出Python函数，并给出示例

bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f) # Example usage sample_id = 1 calib = Calib() # Assuming Calib is a class for ...

def get_axis_aligned_bbox(region): try: region = np.array([region[0][0][0], region[0][0][1], region[0][1][0], region[0][1][1], region[0][2][0], region[0][2][1], region[0][3][0], region[0][3][1]]) except: region = np.array(region) cx = np.mean(region[0::2]) cy = np.mean(region[1::2]) x1 = min(region[0::2]) x2 = max(region[0::2]) y1 = min(region[1::2]) y2 = max(region[1::2]) A1 = np.linalg.norm(region[0:2] - region[2:4]) * np.linalg.norm(region[2:4] - region[4:6]) A2 = (x2 - x1) * (y2 - y1) s = np.sqrt(A1 / A2) w = s * (x2 - x1) + 1 h = s * (y2 - y1) + 1 return cx, cy, w, h 该代码输入旋转框坐标顺序

- 第三个点：region[0][2] - 第四个点：region[0][3] 每个点都有两个坐标值，即x和y坐标。根据代码中的处理方式，这些坐标将被提取出来并存储在一个numpy数组中。总结来说，传入的旋转框坐标的顺序应该是[x1...

data[j] = np.pad(case_all_data[:-1], ((0, 0), (-min(0, bbox_x_lb), max(bbox_x_ub - shape[0], 0)), (-min(0, bbox_y_lb), max(bbox_y_ub - shape[1], 0)), (-min(0, bbox_z_lb), max(bbox_z_ub - shape[2], 0))), self.pad_mode, **self.pad_kwargs_data)

这是一段 Python 代码，它使用了 numpy 库中的 pad 函数对 case_all_data 数组进行填充，填充的方式是在数组的四个维度上分别填充 bbox_x_lb、bbox_x_ub、bbox_y_lb、bbox_y_ub、bbox_z_lb、bbox_z_ub 所指定的边界...

解释代码 def dataAugment(self, img, bboxes): change_num = 0 # 改变的次数 while change_num < 1: # 默认至少有一种数据增强生效 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: change_num += 1 angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) scale = random.uniform(1, 10) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale) return img, bboxes

最后，它调用一个名为"_rotate_img_bbox"的方法，将图像（img）、边界框（bboxes）、角度（angle）和比例因子（scale）作为参数传递给该方法。该方法会对图像和边界框进行旋转，并返回旋转后的图像和边界框。循环...

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PIL.rar_pic python语言_python pic模块_python截图_site:www.pudn.com

win10+cocoapi+cython_bbox

cython_bbox.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so

解释def get_bbox(gt_bbox, gt_class): max_num = 80 gt_bbox2 = np.zeros((max_num, 4)) gt_class2 = np.zeros((max_num,)) for i in Range(len(gt_bbox)): gt_bbox2[i, :] = gt_bbox[i, :] gt_class2[i] = gt_class[i] if i >= MAX_NUM: break return gt_bbox2, gt_class2

class detection: def __init__(self): self.bbox = box() self.classes = int() self.prob = [] self.mask = [] self.objectness = float() self.sort_class = int()

def __init__(self, backbone: ConfigType, neck: ConfigType, bbox_head: ConfigType, train_cfg: OptConfigType = None, test_cfg: OptConfigType = None, data_preprocessor: OptConfigType = None, init_cfg: OptMultiConfig = None) -> None:什么意思

gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2 = get_gt_bbox( image_path_name, file_list_bbox_ptr)

data[j] = np.pad(case_all_data[:-1], ((0, 0), (-min(0, bbox_x_lb), max(bbox_x_ub - shape[0], 0)), (-min(0, bbox_y_lb), max(bbox_y_ub - shape[1], 0)), (-min(0, bbox_z_lb), max(bbox_z_ub - shape[2], 0))), self.pad_mode, **self.pad_kwargs_data)

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class detection: def init(self): self.bbox = box() self.classes = int() self.prob = [] self.mask = [] self.objectness = float() self.sort_class = int()

def init(self, backbone: ConfigType, neck: ConfigType, bbox_head: ConfigType, train_cfg: OptConfigType = None, test_cfg: OptConfigType = None, data_preprocessor: OptConfigType = None, init_cfg: OptMultiConfig = None) -> None:什么意思