def get_bbox(height, width, points): polygons = points mask = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] left_top_r = np.min(rows) left_top_c = np.min(clos) right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) return [ left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r ]

这段代码是一个函数，用于从图像中给定的多边形 points 中提取出包含该多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息。具体来说，输入参数包括图像的高度 `height`、宽度 `width`，以及多边形的顶点坐标 `points`。函数首先将多边形 points 转换为一个二值掩模图像，其中多边形内部的像素值为 1，其余像素值为 0。然后，通过 PIL 库中的 ImageDraw.Draw.polygon 函数，将多边形的轮廓绘制在掩模图像上，生成一个包含多边形的二值掩模。接着，函数将该二值掩模转换为一个布尔类型的 numpy 数组 `mask`。然后，函数根据 `mask` 中像素值为 1 的位置，计算出多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息，即左上角坐标 `(left_top_c, left_top_r)` 和宽高 `(right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r)`，并将其打包成一个列表返回。

相关问题

解释def get_bbox(gt_bbox, gt_class): max_num = 80 gt_bbox2 = np.zeros((max_num, 4)) gt_class2 = np.zeros((max_num,)) for i in Range(len(gt_bbox)): gt_bbox2[i, :] = gt_bbox[i, :] gt_class2[i] = gt_class[i] if i >= MAX_NUM: break return gt_bbox2, gt_class2

这是一个用于将输入的目标物体的边界框和类别标签转换为固定大小的输出张量的函数。函数接受两个输入：gt_bbox是一个表示目标物体边界框的numpy数组，每一行表示一个边界框，每个边界框由四个值(x1, y1, x2, y2)组成，gt_class是一个表示目标物体类别的numpy数组，每个元素表示一个目标物体的类别标签。

该函数首先创建两个空的输出数组：gt_bbox2和gt_class2，它们的大小都是(max_num, 4)和(max_num,)，其中max_num是一个预定义的常量，代表输出数组的最大长度。然后，函数遍历输入的gt_bbox和gt_class数组，将它们的值逐一复制到输出数组的对应位置。如果输出数组已经达到了最大长度，函数会停止执行并返回输出数组。

最终，函数返回两个输出数组gt_bbox2和gt_class2，它们的大小都是(max_num, ...)，其中...表示每个数组的第二个维度的大小取决于其元素的类型。

bbox = ndimage.find_objects(stack) widths = [] depths = [] for obj in bbox: # 计算对象在每个轴上的最大宽度和最大深度 subarray = stack[obj] width = subarray.shape[0] depth = subarray.shape[1] for axis in range(1, subarray.ndim): proj = np.max(subarray, axis=axis) proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5) if len(proj_bbox) > 0: proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start if proj_width > width: width = proj_width if proj_depth > depth: depth = proj_depth widths.append(width) depths.append(depth)详细解释每行代码的意思

这段代码的作用是计算给定的三维数组 `stack` 中每个对象在每个轴上的最大宽度和最大深度，并将这些值分别存储在 `widths` 和 `depths` 列表中。

下面是每行代码的详细解释：

1. `bbox = ndimage.find_objects(stack)`

使用 `ndimage.find_objects()` 函数找到 `stack` 中的所有对象，并将它们的边界框存储在 `bbox` 列表中。

2. `widths = []`

创建一个空列表 `widths`，用于存储每个对象在 x 轴上的最大宽度。

3. `depths = []`

创建一个空列表 `depths`，用于存储每个对象在 y 轴上的最大深度。

4. `for obj in bbox:`

对于每个对象的边界框，执行以下操作：

5. `subarray = stack[obj]`

从原始数组 `stack` 中提取出当前对象的子数组。

6. `width = subarray.shape[0]`

将当前子数组在 x 轴上的长度（即宽度）存储在 `width` 变量中。

7. `depth = subarray.shape[1]`

将当前子数组在 y 轴上的长度（即深度）存储在 `depth` 变量中。

8. `for axis in range(1, subarray.ndim):`

对于每个轴（除了 x 轴）执行以下操作：

9. `proj = np.max(subarray, axis=axis)`

在当前轴上对子数组进行最大投影操作，将结果存储在 `proj` 变量中。

10. `proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5)`

找到当前轴上的所有非零像素，并将它们的边界框存储在 `proj_bbox` 列表中。

11. `if len(proj_bbox) > 0:`

如果在当前轴上存在非零像素，则执行以下操作：

12. `proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start`

计算当前轴上非零像素的最大宽度，并将其存储在 `proj_width` 变量中。

13. `proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start`

计算当前轴上非零像素的最大深度，并将其存储在 `proj_depth` 变量中。

14. `if proj_width > width:`

如果当前轴上的最大宽度大于当前子数组在 x 轴上的长度，则将其更新为最大值。

15. `if proj_depth > depth:`

如果当前轴上的最大深度大于当前子数组在 y 轴上的长度，则将其更新为最大值。

16. `widths.append(width)`

将当前子数组在 x 轴上的最大宽度存储在 `widths` 列表中。

17. `depths.append(depth)`

将当前子数组在 y 轴上的最大深度存储在 `depths` 列表中。

最终，`widths` 和 `depths` 列表中存储的就是每个对象在每个轴上的最大宽度和最大深度。