def decode_branch(current_x, current_y, semantic_fine, arrow, bound): re_height = config.re_height re_width = config.re_width seg_threshold = config.seg_threshold step_length = config.step_length arrow_dx = arrow[..., 0] # 相邻点的dx arrow_dy = arrow[..., 1] # 相邻点的dy remain_steps = [] append = remain_steps.append target_lane = FloatLengthLine(width=re_width, height=re_height) for index in range(re_height): current_score = semantic_fine[current_y, current_x] if current_score > seg_threshold: append(bound[current_y, current_x] * 100 / step_length + index) arrow_delta = (arrow_dx[current_y, current_x], arrow_dy[current_y, current_x]) # 相邻点的偏移量 """计算偏移量后的(x,y)""" current_x = np.floor( current_x + arrow_delta[0] / np.sqrt(arrow_delta[0] ** 2 + arrow_delta[1] ** 2) * step_length).astype(int) current_y = np.floor( current_y + arrow_delta[1] / np.sqrt(arrow_delta[0] ** 2 + arrow_delta[1] ** 2) * step_length).astype(int) if (0 <= current_x < re_width) and (0 <= current_y < re_height): pass else: break current_pt = PointSelf(x=current_x, y=current_y, score=semantic_fine[current_y, current_x]) # 得到(x,y,score) # current_pt = [current_x,current_y] target_lane.append(current_pt) if len(remain_steps) != 0: ret = np.sqrt(sum([i ** 2 for i in remain_steps]) / len(remain_steps)) else: ret = 1 if semantic_fine[current_y, current_x] > seg_threshold: continue if index > ret * 0.3: break return target_lane

这段代码的作用是解析车道线的信息，输入包括当前的x和y坐标、车道线的语义信息、箭头信息和边界信息等，输出是一个包含车道线坐标点信息的对象target_lane。具体实现过程是，使用循环遍历一段距离内的每一个像素点，计算出这个点在车道线上的得分，如果得分高于阈值则将当前点加入到车道线的坐标点列表中。同时根据箭头信息计算出下一个点的坐标，并检查它是否在边界内。如果当前点的得分低于阈值，则计算当前点到车道线起点的距离，如果距离超过一定阈值则退出循环。

优化建议：可以将循环中的一些计算提前计算，例如sqrt(arrow_delta[0] ** 2 + arrow_delta[1] ** 2)，可以将其提前计算并存储到一个变量中，避免每次循环都进行计算。