h, w = mask.shape[:2] pm = pc.reshape(h, w, -1) # 保存对应关系 imgROI = np.zeros((h, w), np.uint8) imgROI[(75):(1846), 3:2443] = mask[(75):(1846), 3:2443]

这段代码的功能是将一个大小为 (h, w) 的 mask 图像中的某个 ROI（感兴趣区域）提取出来，并将提取后的 ROI 保存到一个大小相同的全黑图像 imgROI 中。

具体来说，首先将 pc（可能是一些坐标点）reshape 成一个形状为 (h, w, -1) 的数组 pm，其中 -1 表示 pm 的第三个维度的大小由 pm 在前两个维度上的大小和 pc 数组的大小决定。接着，根据 pm 中与 mask 中每个像素所对应的值，来将 mask 中的 ROI 部分提取出来，并将提取后的部分保存到 imgROI 中。具体来说，这里是将 mask 中纵坐标在 [75, 1846] 范围内，横坐标在 [3, 2443] 范围内的部分提取出来，这个部分就是 ROI，然后将提取后的部分赋值给 imgROI 中与它对应的位置。

相关问题

def forward(self, x, train_flg=True): self.input_shape = x.shape if x.ndim != 2: N, C, H, W = x.shape x = x.reshape(N, -1) out = self.__forward(x, train_flg) return out.reshape(*self.input_shape)

这段代码是一个神经网络的前向传播函数。它的输入是一个张量 x 和一个布尔类型的 train_flg，在训练时 train_flg 为 True，在测试时为 False。如果 x 的维度不是 2，那么它会被转换成一个二维张量。然后调用私有方法 __forward 对输入张量进行前向传播计算，得到输出张量 out，最后返回一个形状与输入张量相同的张量 out。

def adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class): if(flag_multi_class): img = img / 255 mask = mask[:,:,:,0] if(len(mask.shape) == 4) else mask[:,:,0] new_mask = np.zeros(mask.shape + (num_class,)) for i in range(num_class): #for one pixel in the image, find the class in mask and convert it into one-hot vector #index = np.where(mask == i) #index_mask = (index[0],index[1],index[2],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) if (len(mask.shape) == 4) else (index[0],index[1],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) #new_mask[index_mask] = 1 new_mask[mask == i,i] = 1 new_mask = np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0],new_mask.shape[1]*new_mask.shape[2],new_mask.shape[3])) if flag_multi_class else np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0]*new_mask.shape[1],new_mask.shape[2])) mask = new_mask elif(np.max(img) > 1): img = img / 255 mask = mask /255 mask[mask > 0.5] = 1 mask[mask <= 0.5] = 0 return (img,mask)

这是一个用于对图像数据和标签数据进行预处理的函数，其中参数img和mask分别表示图像数据和标签数据，flag_multi_class表示是否为多分类问题，num_class表示分类数目。函数主要实现了以下功能：

1. 如果flag_multi_class为True，则将标签数据转换为one-hot编码形式，方便在多分类模型中使用。

2. 如果图像数据和标签数据的像素值都大于1，则将它们都归一化到0到1之间。

3. 将标签数据中像素值大于0.5的部分设置为1，小于等于0.5的部分设置为0，以得到二分类标签数据。

最后，函数将处理后的图像数据和标签数据作为元组返回。