annotator.im = scale_masks(im.shape[2:], im_masks, im0.shape)
时间: 2024-05-17 09:15:08 浏览: 16
这行代码中,im是一个图像数组,im_masks是一个绘制了掩膜的图像,im0是一个原始图像数组。scale_masks是一个函数,用来将绘制了掩膜的图像im_masks缩放到与原始图像im0相同大小。根据代码的意思,这行代码的作用是将绘制了掩膜的图像im_masks缩放到与原始图像im0相同大小,并将缩放后的图像赋值给annotator.im。最终,annotator.im是一张与原始图像im0相同大小的图像,其中绘制了掩膜。
相关问题
mcolors = [colors(int(6), True) for cls in det[:, 5]] im_masks = plot_masks(im[i], masks, mcolors) # image with masks shape(imh,imw,3) annotator.im = scale_masks(im.shape[2:], im_masks, im0.shape)
这段代码主要是用于在图像中绘制目标检测得到的掩模(mask)。其中,mcolors是一个列表,用于存储掩模的颜色。det是目标检测得到的结果,包括每个目标的坐标、置信度、类别等信息。在这里,det[:, 5]表示取出所有目标的类别信息,然后将它们作为参数传递给colors函数,以获取每个类别对应的颜色。
接下来,plot_masks函数将根据掩模和颜色信息,生成一个带有掩模的图像。这个图像的形状是(imh, imw, 3),其中imh和imw分别表示图像的高度和宽度,3表示图像的通道数(RGB)。最后,scale_masks函数将根据原始图像和带有掩模的图像,生成一个相同大小的图像,其中目标检测结果会被叠加到原始图像上。这样就可以在原始图像上直观地看到每个目标的位置和形状信息。
p = Path(p) # to Path save_path = str(save_dir / p.name) # im.jpg txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # im.txt s += '%gx%g ' % im.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh imc = im0.copy() if save_crop else im0 # for save_crop annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names)) if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
这段代码是YOLOv5中的一部分,用于处理预测结果。具体来说,它将图像路径转换为Path对象,并设置保存路径和标签路径。它还将图像的形状信息添加到字符串中,以便输出。然后,它将原始图像的形状信息存储在gn变量中,以便将预测框的坐标从图像大小转换为原始图像大小。如果需要保存裁剪后的图像,则会将其复制到imc变量中。最后,如果预测结果不为空,则将预测框的坐标从缩放后的图像大小转换为原始图像大小。