解释代码 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): w = img.shape[1] h = img.shape[0] rangle = np.deg2rad(angle) # now calculate new image width and height nw = (abs(np.sin(rangle) * h) + abs(np.cos(rangle) * w)) * scale nh = (abs(np.cos(rangle) * h) + abs(np.sin(rangle) * w)) * scale rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw * 0.5, nh * 0.5), angle, scale) rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw - w) * 0.5, (nh - h) * 0.5, 0])) rot_mat[0, 2] += rot_move[0] rot_mat[1, 2] += rot_move[1] rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4) rot_bboxes = list() for bbox in bboxes: xmin = bbox[0] ymin = bbox[1] xmax = bbox[2] ymax = bbox[3] point1 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymin, 1])) point2 = np.dot(rot_mat, np.array([xmax, (ymin + ymax) / 2, 1])) point3 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymax, 1])) point4 = np.dot(rot_mat, np.array([xmin, (ymin + ymax) / 2, 1])) concat = np.vstack((point1, point2, point3, point4)) concat = concat.astype(np.int32) rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(concat) rx_min = rx ry_min = ry rx_max = rx + rw ry_max = ry + rh rot_bboxes.append([rx_min, ry_min, rx_max, ry_max]) return rot_img, rot_bboxes

这段代码是一个类中的一个方法，用于将图像和边界框进行旋转。它接受一个图像（img）和一组边界框（bboxes），然后旋转图像和边界框，并返回旋转后的图像和边界框。

首先，代码获取图像的宽度（w）和高度（h）。然后，它将给定的角度转换为弧度（rangle）。接下来，根据旋转角度和比例因子（scale）计算新的图像宽度（nw）和高度（nh）。接着，通过调用cv2.getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵（rot_mat），该矩阵描述了如何旋转图像。然后，通过计算旋转矩阵和图像尺寸之间的偏移量（rot_move），将旋转矩阵进行调整，以便在旋转后的图像中正确地定位原始图像。接下来，使用cv2.warpAffine函数将图像应用旋转矩阵，得到旋转后的图像（rot_img）。

接下来，代码针对每个边界框进行处理。对于每个边界框，首先提取其四个顶点的坐标。然后，通过将旋转矩阵与每个顶点坐标进行矩阵乘法，将每个顶点坐标转换为旋转后的图像中的坐标。接着，将转换后的顶点坐标连接起来，并使用cv2.boundingRect函数计算边界框的最小外接矩形。最后，将旋转后的边界框添加到rot_bboxes列表中。

最后，方法返回旋转后的图像（rot_img）和旋转后的边界框列表（rot_bboxes）。

相关问题

解释代码 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) scale = random.uniform(0.7, 0.8) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale) return img, bboxes

这段代码是一个条件语句块，用于在满足一定条件时对图像和边界框进行旋转操作。

首先，它检查一个名为"self.is_rotate_img_bbox"的变量是否为真。如果为真，则继续执行条件语句块；否则，直接跳过该块。

接下来，它生成一个随机数，并与"self.rotation_rate"进行比较。如果生成的随机数大于"self.rotation_rate"，则执行旋转操作；否则，直接跳过旋转操作。

在旋转操作中，它会增加一个名为"change_num"的变量的值。然后，它生成一个介于"-self.max_rotation_angle"和"self.max_rotation_angle"之间的随机角度（angle），以及一个介于0.7和0.8之间的随机比例因子（scale）。

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。

最终，方法返回旋转后的图像（img）和边界框（bboxes）。

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

这段代码是一个类中的一个方法，用于对图像和边界框进行数据增强。它接受一个图像（img）和一组边界框（bboxes），并根据一些设置对它们进行旋转操作。

首先，代码初始化一个变量"change_num"，用于记录应用数据增强的次数。

然后，使用一个循环来确保至少有一种数据增强生效。循环条件是"change_num < 1"，即只要"change_num"小于1，就会继续执行循环。

在循环的主体中，它首先检查一个名为"self.is_rotate_img_bbox"的变量是否为真。如果为真，则继续执行条件语句块；否则，直接跳过该块。

在条件语句块中，它生成一个随机数，并与"self.rotation_rate"进行比较。如果生成的随机数大于"self.rotation_rate"，则执行旋转操作；否则，直接跳过旋转操作。

在旋转操作中，它增加"change_num"的值。然后，生成一个介于"-self.max_rotation_angle"和"self.max_rotation_angle"之间的随机角度（angle），以及一个介于1和10之间的随机比例因子（scale）。

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。

循环结束后，方法返回最终的图像（img）和边界框（bboxes）。注意，由于循环条件至少执行一次数据增强操作，因此最终返回的结果一定是经过数据增强的图像和边界框。