img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)报错TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple

时间: 2023-07-23 22:07:18 浏览: 135
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0461-极智开发-解读torch.transpose的用法

非常抱歉，我之前给出的解决方案有误。根据你提供的错误信息，你可以尝试以下代码来解决问题： ```python import numpy as np # 将图像转换为RGB格式并转置维度 img = np.array(img)[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1)) ``` 这样，你就可以将图像转换为RGB格式并重新排列维度。请尝试一下并告诉我是否还有其他问题。
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img = img[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1))报错TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple

img = img[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1)) 修改为： python img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) 这样应该就能解决该报错问题了。请尝试一下并让我知道是否有其他问题。

解释 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)

具体来说，[:, :, ::-1]表示对图像的通道进行了倒序操作，即将BGR格式的图像数据转换为了RGB格式。然后使用transpose函数，将通道维度放到了数组的第一个维度，将图像高度和宽度维度分别放到了第二个和第三个维度。...

img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)是什么意思

2. transpose(2, 0, 1) 将数组的维度进行转置，即将第一个维度（即颜色通道）放到最前面，这样就得到了形状为 (channel, height, width) 的数组。 最终得到的数组可以作为深度学习模型的输入，例如在 PyTorch 中...

img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy()

这是一个将图像的颜色通道顺序从 RGB 转换为 BGR 的操作，并...transpose(2, 0, 1) 表示将维度从 (height, width, channels) 转换为 (channels, height, width)；copy() 表示复制一份新的图像，防止对原图像进行修改。

解释代码： img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy()

- .transpose(2, 0, 1)：表示对图像数组的三个维度进行转置操作，将原先的通道维度放到第一维，将高度维度放到第二维，将宽度维度放到第三维，这样做是为了更方便地对图像进行处理。 - .copy()：将处理后的图像...

img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy() # BGR to RGB, to 3x640X640

2. 将反转后的图像转置，即 img.transpose(2, 0, 1)。这里的 transpose 方法是将图像的维度重排，2、0、1 分别表示轴的顺序。所以这行代码实际上是将图像的维度从 (height, width, channels) 变为 (channels, height...

解释这段代码img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img)

这段代码主要是将从OpenCV读取的BGR格式图像转换为RGB格式，然后将图像的维度从HWC（高、宽、通道）转换为CHW（通道、高、宽），最终将图像转换为3x416x416的形状。这个转换过程是在进行目标检测或图像分类等任务时...

解释 # Convert BGR to RGB, and HWC to CHW(3x512x512) img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) # 转化成内存连续的数据

具体来说，[:, :, ::-1]将BGR格式的图像数据转换为RGB格式，第二个transpose函数将图像数据的维度从HWC转换为CHW。这个转换操作通常用于深度学习计算，因为大多数深度学习框架使用的是CHW格式的图像数据。 第二个...

img = np.array(img)[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)报错出现ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.

非常抱歉，我之前给出的解决方案有误。根据你提供的错误信息，你可以...img = img[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1)) 这样，你就可以将图像转换为RGB格式并重新排列维度。请尝试一下并告诉我是否还有其他问题。

img_all = np.stack(img_all)[:, :, :, ::-1].transpose(0, 3, 1, 2) # list to np.array and BGR to RGB

最后，它使用transpose(0, 3, 1, 2)将numpy数组的维度重新排列，以便它符合PyTorch期望的格式，即第一个维度表示批次大小，第二个维度表示颜色通道，第三个和第四个维度表示图像的高度和宽度。

解释 img_all = np.stack(img_all)[:, :, :, ::-1].transpose(0, 3, 1, 2) # list to np.array and BGR to RGB

最后，transpose(0, 3, 1, 2) 表示将四维数组的维度顺序转换为 (数量, 通道数, 高度, 宽度)，以符合常用的图片数据格式。这样处理后，就可以将这个 numpy 数组输入到模型中进行训练或推理了。

解释 final_adv_imgs = final_adv_imgs[:, :, ::-1].transpose(1, 2, 0) # 将RGB通道顺序变为BGR通道顺序 ValueError: axes don't match array

具体来说，final_adv_imgs的维度应该是HWC（高度x宽度x通道数），但是传递给np.transpose函数的第二个参数却是（1, 2, 0），这个参数表示将final_adv_imgs的第二个维度放到转置后数组的第一个维度，将第三个维度放到...

def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show解释代码

1. 将输入的图片进行缩放，使其宽度和高度都等于opt.img_size（一般情况下为416），并将其转换为RGB格式。 2. 将缩放后的图片转换为PyTorch的tensor，并将其从uint8类型转换为fp16或fp32类型，同时将像素值从0-255...

解释一下下面一段代码 def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show

这是一个函数，名称为 detect，其输入参数有 name_list 和 img，其中 name_list 是一个列表，img 是一个图片。该函数的作用是使用 YOLOv5 检测算法对输入的图片进行目标检测，并返回检测结果的字符串形式。 具体...

帮我给每行代码加上注释 def predict(im0s): # 进行推理 img, ratio, pad = letterbox(im0s, new_shape=imgsz) img = img[:, :, ::-1].astype(np.float32) / 255.0 img = np.expand_dims(img.transpose(2, 0, 1), axis=0) interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img) interpreter.invoke() pred = [interpreter.get_tensor(output_details[i]['index']) for i in range(len(output_details))] pred = [np.squeeze(p, axis=0) for p in pred] pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres)

img = np.expand_dims(img.transpose(2, 0, 1), axis=0) # 将处理后的图片数据设置为模型输入 tensor 的值 interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img) # 执行模型推理 interpreter.invoke() ...

def forward(self, x, augment=False, profile=False): if augment: img_size = x.shape[-2:] # height, width s = [1, 0.83, 0.67] # scales f = [None, 3, None] # flips (2-ud, 3-lr) y = [] # outputs for si, fi in zip(s, f): xi = scale_img(x.flip(fi) if fi else x, si) yi = self.forward_once(xi)[0] # forward # cv2.imwrite('img%g.jpg' % s, 255 * xi[0].numpy().transpose((1, 2, 0))[:, :, ::-1]) # save yi[..., :4] /= si # de-scale if fi == 2: yi[..., 1] = img_size[0] - yi[..., 1] # de-flip ud elif fi == 3: yi[..., 0] = img_size[1] - yi[..., 0] # de-flip lr y.append(yi) return torch.cat(y, 1), None # augmented inference, train else: return self.forward_once(x, profile)

这是一个 PyTorch 模型的前向传播方法，输入为 x，可能是一个图像或一组图像的张量，输出为模型的预测结果。该方法包含两个参数：augment 和 profile，均为布尔类型，默认为 False。 如果 augment 为 True...

def button_image_open(self): print('button_image_open') name_list = [] img_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)") if not img_name: return img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10)

2. 使用OpenCV的cv2.imread函数读取所选图片。 3. 对读取的图片进行预处理，包括调整图片大小、转换颜色空间、归一化等操作，使其符合模型输入要求。 4. 使用PyTorch进行模型推理，得到目标检测结果。 5. 对检测结果...

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