定义一个工具类，在工具类实例化时输出tools单词；这个类中有三个方法，第一个是求1-100的和并输出；第二个是输出99乘法表；第三个是列出1-100之间的偶数。

好的，以下是符合你需求的Python代码：

class Tool:
    def __init__(self):
        print("tools")

    def sum_1_to_100(self):
        sum = 0
        for i in range(1, 101):
            sum += i
        print("1-100的和为：", sum)

    def multiplication_table(self):
        for i in range(1, 10):
            for j in range(1, i + 1):
                print(f"{j}*{i}={i*j}", end="\t")
            print()

    def even_numbers(self):
        for i in range(1, 101):
            if i % 2 == 0:
                print(i, end=" ")
        print()

# 实例化工具类并调用方法
tool = Tool()
tool.sum_1_to_100()
tool.multiplication_table()
tool.even_numbers()

如果你想要修改方法中的具体实现，可以随时进行更改。

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visionpro里CogAngleLineLineTool这个工具如何在CogToolBlock脚本里声明

在Cognex VisionPro中，`CogAngleLineLineTool` 是用于检测两个线段的夹角的工具。要在 `CogToolBlock` 脚本中声明 `CogAngleLineLineTool` 实例，你需要先确保已经正确地包含了 VisionPro 的命名空间，并且在脚本中创建了 `CogAngleLineLineTool` 的对象实例。以下是一个基本的声明和实例化 `CogAngleLineLineTool` 的示例：

// 首先确保包含了VisionPro的命名空间
using Cognex.VisionPro;
using Cognex.VisionPro Tools;

// 在CogToolBlock脚本中声明CogAngleLineLineTool
public class MyToolBlock : CogToolBlock
{
    private CogAngleLineLineTool _angleLineLineTool;

    public MyToolBlock()
    {
        // 实例化CogAngleLineLineTool对象
        _angleLineLineTool = new CogAngleLineLineTool();
    }

    // 其他方法和属性...
}

在上面的示例中，`MyToolBlock` 类继承自 `CogToolBlock`，并在构造函数中创建了一个 `CogAngleLineLineTool` 类型的私有成员变量 `_angleLineLineTool`。这样，你就可以在 `CogToolBlock` 的派生类中使用 `CogAngleLineLineTool` 实例来执行角度和线段的相关检测操作。

请确保在实际使用之前，你已经正确地初始化了工具，配置了其属性，并将适当的输入图像传递给工具。这样工具才能正确地执行其功能。

写一个完整的基于MMDetection/Mask-RCNN的校园行人实例分割

本文将介绍如何使用 MMDetection 框架来实现校园行人实例分割，基于 Mask-RCNN 算法。MMDetection 是一个基于 PyTorch 的开源目标检测框架，它提供了丰富的预训练模型和方便的工具。

#### 1. 安装 MMDetection

MMDetection 的安装可以参考官方文档，这里不再赘述。需要注意的是，MMDetection 的安装需要先安装 PyTorch。

#### 2. 数据集准备

我们使用校园行人数据集作为示例数据集，可以从 [这里](https://drive.google.com/drive/folders/1vztfS4Q1XaBxNjNp9fVl9d5jv1iO3mfc) 下载。该数据集包含了 160 张校园场景图片，其中包含了行人的实例分割标注。

将数据集下载后解压，将图片和标注文件放在同一目录下。标注文件是 `.json` 格式的，可以使用 Python 的 `json` 库读取。下面是读取标注文件的示例代码：

import json

with open('annotations.json', 'r') as f:
    annotations = json.load(f)

#### 3. 数据集转换

MMDetection 使用 COCO 格式的数据集，因此需要将我们的数据集转换成 COCO 格式。MMDetection 提供了一个命令行工具 `tools/convert_datasets.py`，可以将常见数据集格式转换成 COCO 格式。这里我们需要将我们的数据集转换成 COCO 格式。

python tools/convert_datasets.py --input_type pedestrian --output_type coco --input_folder path/to/images --output_folder path/to/annotations --json_file path/to/annotations.json

其中 `--input_type` 指定输入数据集的格式，这里是 `pedestrian`，表示我们的数据集是校园行人数据集。`--output_type` 指定输出数据集的格式，这里是 `coco`。`--input_folder` 指定图片所在的文件夹，`--output_folder` 指定标注文件所在的文件夹，`--json_file` 指定标注文件的路径。

转换完成后，在 `path/to/annotations` 文件夹下会生成 COCO 格式的标注文件 `annotations.json` 和 COCO 格式的图片文件夹 `images`。

#### 4. 配置文件

MMDetection 使用配置文件来指定模型、数据集、训练参数等。在 `configs` 文件夹下有各种预定义的配置文件，我们可以在这些配置文件的基础上进行修改。

这里我们使用 `configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py` 作为基础配置文件。这个配置文件定义了 Mask-RCNN 算法在 COCO 数据集上的训练参数和模型结构。我们需要修改其中的数据集路径和类别数。

# 数据集相关配置
dataset_type = 'CocoDataset'
data_root = 'path/to/annotations/'
img_norm_cfg = dict(
    mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, with_mask=True),
    dict(type='Resize', img_scale=(1333, 800), keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels', 'gt_masks']),
]
test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',
        img_scale=(1333, 800),
        flip=False,
        transforms=[
            dict(type='Resize', keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip'),
            dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img']),
        ])
]
data = dict(
    samples_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations.json',
        img_prefix=data_root + 'images/',
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations.json',
        img_prefix=data_root + 'images/',
        pipeline=test_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations.json',
        img_prefix=data_root + 'images/',
        pipeline=test_pipeline))
evaluation = dict(metric=['bbox', 'segm'])
# 类别数
num_classes = 1

其中 `data_root` 指定数据集所在的根目录，这里是 COCO 格式的标注文件和图片所在的文件夹。`num_classes` 指定类别数，这里只有一类行人。

#### 5. 训练模型

使用以下命令开始训练模型：

python tools/train.py configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py

训练完成后，会在 `work_dirs` 文件夹下生成训练好的模型。

#### 6. 模型测试

使用以下命令测试模型：

python tools/test.py configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --out result.pkl

测试完成后，会在当前目录下生成 `result.pkl` 文件，其中包含了测试结果。

#### 7. 结果可视化

可以使用以下代码将测试结果可视化：

import pickle
import cv2
import numpy as np
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector

# 加载模型
config_file = 'configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
checkpoint_file = 'work_dirs/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth'
model = init_detector(config_file, checkpoint_file)

# 加载测试结果
with open('result.pkl', 'rb') as f:
    results = pickle.load(f)

# 可视化结果
for i, result in enumerate(results):
    img = cv2.imread(f'path/to/images/{i}.jpg')
    masks = result[0]
    for j, mask in enumerate(masks):
        mask = (mask > 0).astype(np.uint8)
        contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('result', img)
    cv2.waitKey()

其中 `result` 是测试结果，是一个列表，每个元素是一个长度为 2 的元组，包含了行人的实例分割结果和检测结果。`img` 是原始图片。将实例分割结果可视化后可以得到以下效果图：