def yolo_meminout(frame_in,img_w,img_h,frame_out): ## image preprocess start start_time = time.time() start_time_total = start_time img_boxed = letterbox_image(frame_in,416,416) # img_boxed.save("./pictures/pictrue_boxed.jpg") img_array_3_416_416 = image_to_array_1dim(img_boxed,416,416) input_tmp_img = float32_int(img_array_3_416_416) end_time = time.time() image_preprocess = end_time - start_time # image preprocess end ## load image to memory(DRAM) start start_time = time.time() np.copyto(img_base_buffer[0:259584],input_tmp_img) end_time = time.time() load_image_to_memory = end_time - start_time
时间: 2024-04-06 12:32:57 浏览: 33
这段代码是用来进行图像预处理和将图像加载到内存中的,其中使用了一些自定义的函数,如letterbox_image和image_to_array_1dim。可以看出,图像被缩放到了416x416的大小,并且被转换为了一维的float32类型数组。然后,这个数组被拷贝到了内存中。这个函数的返回值不清楚,可能是预处理和加载所用的时间。
相关问题
def yolo_human_det(img, model=None, reso=416, confidence=0.70):
这是一个使用 YOLO 算法进行人体检测的函数。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,它将图像分成多个网格,并对每个网格进行分类和边框回归。在这个函数中,输入的参数包括一个图像,一个预训练好的 YOLO 模型(如果没有提供,则默认使用 COCO 数据集上预训练的 YOLO 模型),检测时的分辨率(reso),和置信度(confidence)阈值。
函数的具体实现需要使用到 YOLO 模型的相关代码,这里无法提供完整的代码。
res = yolo_model(img)的res格式
在YOLO模型中,`res`通常是一个元组,包含三个元素:
1. `res[0]`是一个形状为`(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, num_classes)`的张量,表示每个锚框对应每个类别的预测概率;
2. `res[1]`是一个形状为`(batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, 4)`的张量,表示每个锚框的位置和尺寸信息,四个元素分别为`(x,y,w,h)`;
3. `res[2]`是一个形状为`(batch_size, image_height, image_width, 3)`的张量,表示模型的预测结果图像,其中3个通道分别为`(r,g,b)`。
需要注意的是,`res`的具体格式可能会因不同YOLO模型的实现而有所不同。