detection_mask_image[roi[1]:roi[1] + roi[3], roi[0]:roi[0] + roi[2]] = mask

时间: 2023-10-05 14:04:29 浏览: 138
这段代码是在进行目标检测中的掩膜分割操作。首先，根据训练样本和gt_box之间的偏移值，计算出正样本的掩膜。然后，将正样本的ROI坐标从图像空间转换为mini-mask空间，并根据这些坐标从掩膜中提取相应的标记掩膜。接下来，对提取的掩膜进行阈值处理，将像素值大于等于0.5的设为1，小于0.5的设为0。最后，将正样本和负样本的ROI、gt_box、类别标签、偏移值和掩膜进行合并和填充，以规范输出的形状。在这段代码中，detection_mask_image是一个图像，roi是一个ROI区域，mask是对应的掩膜。这段代码的作用是将掩膜应用到图像的指定区域上。具体来说，它将掩膜的像素值赋值给图像中对应ROI区域的像素值。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【MaskRCNN】源码系列四：train的RCNN](https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/102664978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) hsv_test_image = cv2....

import cv2 import numpy as np # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] for i in range(num_samples): image = cv2.imread('image_'+str(i)+'.jpg', 0) hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码中也没有定义num_samples这个变量，所以在执行for i in range(num_samples):这个循环时，会报错NameError: name 'num_samples' is not defined。你需要在代码中定义并赋值num_samples这个变量，例如...

Traceback (most recent call last): File "E:\windows_zuomian\shoushi_Demo\Demo\handpose_control_mask_detection.py", line 114, in <module> bbox = human_RoI_mp.detect(frame) File "E:\windows_zuomian\shoushi_Demo\Demo\utils\RoI.py", line 23, in detect persons = self.detector.infer(image) File "E:\windows_zuomian\shoushi_Demo\Demo\opencv_zoo\models\person_detection_mediapipe\mp_persondet.py", line 59, in infer input_blob, pad_bias = self._preprocess(image) File "E:\windows_zuomian\shoushi_Demo\Demo\opencv_zoo\models\person_detection_mediapipe\mp_persondet.py", line 41, in _preprocess ratio_size = (np.array(image.shape[:2]) * ratio).astype(np.int) File "E:\windows_zuomian\shoushi_Demo\Demo\venv\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. np.int was a deprecated alias for the builtin int. To avoid this error in existing code, use int by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing np.int, you may wish to use e.g. np.int64 or np.int32 to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations Process finished with exit code 1

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Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\SVM run\hog-color-svm", line 11, in <module> for i in range(num_samples = 681): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: range() takes no keyword arguments

test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_...

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