for k_class in range(1, n_class): # 遍历每个类找到对应的轮廓, 相当于分类 mask_k = np.zeros((h_mask, m_mask)).astype(np.uint8) mask_k[np.where(mask == k_class)] = 255 FindContourSinge(k_class, mask_k, contours_info, img_show) return img_show, contours_info

这段代码的作用是在二值掩模图像中找到每个类别对应的轮廓，并将轮廓信息保存在一个列表中，最后将轮廓绘制在原始图像上并返回。

具体来说，代码使用`range(1, n_class)`来遍历每个类别，然后通过`np.where(mask == k_class)`找到当前类别在掩模图像中的像素点位置。

接着，将这些像素点位置设置为255，其余位置为0，生成一个新的掩模图像`mask_k`，用于寻找当前类别对应的轮廓。

然后，调用`FindContourSinge`函数，该函数会在`mask_k`中找到当前类别的轮廓，并将轮廓的信息保存在`contours_info`列表中。

最后，将找到的轮廓绘制在原始图像`img_show`上，返回绘制好轮廓的图像和轮廓信息列表`contours_info`。

相关问题

def get_region_detections(net_input,w,h,layerw,layerh,layern,netw,neth,outputs,thresh,dets): # get_region_detections # print("get_region_detections begin") predictions = net_input for i in range(0,layerw*layerh): row = i//layerw col = i % layerw for n in range(0,layern): index = n*layerw*layerh+i obj_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0,n*layerw*layerh + i, coords) box_index = entry_index(outputs,layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, 0) mask_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, 4) scale = float(predictions[obj_index]) dets[index].bbox = get_region_box(predictions,layerbias, n, box_index, col, row, layerw, layerh, layerw*layerh) if(scale > thresh):dets[index].objectness=scale else:dets[index].objectness=0 #=================== if(dets[index].mask): for j in range(0,coords-4): dets[index].mask.append(net_output[mask_index + j*layerw*layerh]) class_index = entry_index(outputs, layerw,layerh,0, n*layerw*layerh + i, coords+1) #=================== if(dets[index].objectness): for j in range(0,classes): class_index = entry_index(outputs,layerw,layerh, 0, n*layerw*layerh + i,coords + 1 + j) prob_num = scale*predictions[class_index] if(prob_num > thresh):dets[index].prob[j]=prob_num correct_region_boxes(layerw*layerh*layern, w, h,netw,neth,dets)

这段代码是一个获取区域检测结果的函数。其中，输入参数包括神经网络的输入数据net_input、网络的一些参数如宽、高、层数等，以及输出层的结果outputs。函数的主要操作是对输出层进行遍历，对每个区域进行解析并计算其边界框、置信度和类别概率等信息，同时根据阈值对检测结果进行筛选。最后，通过correct_region_boxes函数调整边界框的位置和大小，得到最终的检测结果dets。整个函数的实现涉及到一些数组的索引、矩阵计算等操作，需要根据整个神经网络的结构和参数来理解。

colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i in range(len(np.unique(y_pred))): color = colors[i] marker = markers[i] class_name = iris.target_names[i] mask = np.zeros_like(y_pred, dtype=bool) for j in range(len(y_pred)): if y_pred[j] == i: mask[j] = True plt.scatter(X_test[mask, 0], X_test[mask, 1], color=color, marker=marker, label=class_name) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()什么意思

这段代码是用于在二维平面上绘制分类结果的散点图。其中，colors和markers分别表示不同类别的颜色和形状，i为类别的序号。np.unique(y_pred)函数返回预测标签向量y_pred中不同的类别数，len(np.unique(y_pred))表示类别的个数。class_name表示类别的名称，mask为布尔类型的向量，用于表示y_pred中属于第i个类别的位置。通过循环遍历，将属于第i个类别的位置标记为True，其余位置标记为False，得到一个长度与y_pred相等的布尔向量mask。然后，使用mask选取测试集中属于第i个类别的样本，并将其用指定的颜色和形状绘制在平面上。最后，通过plt.legend()函数添加图例，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置x轴和y轴的标签，plt.show()函数显示图形。该图形可以帮助我们直观地了解模型的分类效果。