mask = np.array(Image.open(maskpath)) mask_copy = np.ones_like(mask, dtype=np.uint8) * 255 for clsID, trID in clsID_to_trID.items(): mask_copy[mask == clsID] = trID seg_filename = ( osp.join(out_mask_dir, "train2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) if is_train else osp.join(out_mask_dir, "val2017" + suffix, osp.basename(maskpath)) ) if len(np.unique(mask_copy)) == 1 and np.unique(mask_copy)[0] == 255: return Image.fromarray(mask_copy).save(seg_filename, "PNG")

这段代码的功能是将给定的 mask 图像转换为训练时所需的 ID 标注图像，并将其保存为 PNG 格式。具体实现过程为首先读入 mask 图像，然后根据提供的 clsID_to_trID 字典将每个像素点的类别 ID 转换为对应的训练 ID，将处理后的图像保存到指定的文件路径。如果转换后的图像中只有一个像素值为 255，则直接返回。

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observation = np.array(self.value["observation"], dtype=np.float64) legal_action = np.array(self.value['legal_action'], dtype=np.float64) sub_action_mask = np.array( self.value['sub_action_mask'], dtype=np.float64) lstm_hidden = np.array(self.value['lstm_hidden'], dtype=np.float64) lstm_cell = np.array(self.value['lstm_cell'], dtype=np.float64) return { 'observation': observation, 'legal_action': legal_action, 'sub_action_mask': sub_action_mask, 'lstm_hidden': lstm_hidden, 'lstm_cell': lstm_cell }

这段代码是将一些值转换为NumPy数组，并将它们作为字典返回。其中包括以下键值对：

- 'observation': 将self.value["observation"]转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'legal_action': 将self.value['legal_action']转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'sub_action_mask': 将self.value['sub_action_mask']转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'lstm_hidden': 将self.value['lstm_hidden']转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'lstm_cell': 将self.value['lstm_cell']转换为浮点数类型的NumPy数组。

这个函数的目的是将这些值以字典的形式返回，方便后续使用。

def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )

这段代码定义了一个自定义数据集类（可能是用于图像分割任务），其中包含了getitem方法用于获取数据。

在getitem方法中，根据数据集的split属性判断是训练集还是验证集。如果是训练集，首先获取对应索引的可见光图像路径（vis_path）、红外图像路径（ir_path）和标签路径（label_path）。然后，使用PIL库的Image.open函数读取可见光图像和标签图像，并使用cv2.imread函数读取红外图像（以灰度图像形式）。接下来，对可见光图像和红外图像进行预处理：将可见光图像转为numpy数组，并将通道维度转置为(2, 0, 1)，然后除以255.0进行归一化；将红外图像转为numpy数组，并除以255.0进行归一化，再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后，将标签图像转为numpy数组，并将数据类型设置为int64。

如果是验证集，只获取可见光图像路径（vis_path）和红外图像路径（ir_path），并进行和训练集相同的预处理操作。

最后，根据数据集的split属性，返回不同的数据组合。如果是训练集，返回可见光图像、红外图像、标签图像和名称；如果是验证集，返回可见光图像、红外图像和名称。

这个数据集类用于加载图像数据，并返回用于训练或验证的数据组合。