def scr_img(self, axis=None): if not axis: lock.acquire() # 多线程时调会有BUG用使用锁 img = self.grab_t() lock.release() else: img = array(ImageGrab.grab(axis))[..., ::-1] # axis 截图的坐标范围 return img

这段代码是一个类中的一个方法，其作用是截取屏幕图像并返回。如果没有传入参数`axis`，则使用`grab_t()`方法截取整个屏幕的图像，并使用锁来防止多线程时的竞争条件。如果传入了参数`axis`，则使用`ImageGrab.grab()`方法截取指定坐标范围的图像，并将其转换为numpy数组并进行颜色通道的调整。最终返回截取到的图像。

需要注意的是，在多线程环境下，如果不使用锁来保护共享资源，可能会导致竞争条件，从而导致程序出现错误。因此，在该方法中使用了一个锁来保护共享资源。

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解释一下 for frame in current_imgs_path: img = self.loader(frame) if self.transform is not None: img = self.transform(img) current_imgs.append(img) current_label = self.transform(current_label) # print(current_label.shape) batch_cur_imgs = np.stack(current_imgs, axis=0) return batch_cur_imgs, current_label

这段代码的作用是：对于current_imgs_path中的每个frame，使用self.loader方法读取图片，并将其应用于self.transform（如果transform非空），最后将处理后的图片添加到current_imgs列表中。同时，使用self.transform方法处理current_label。

def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): x_val, y_val = self.validation_data y_pred = self.model.predict(x_val) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) cm = confusion_matrix(np.argmax(y_val, axis=1), y_pred) print('Confusion matrix:') print(cm)输出的只有第一行有数值，其余数据都是0

可能是因为混淆矩阵的输出格式不正确导致的。你可以尝试使用以下代码来输出混淆矩阵：

def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
    x_val, y_val = self.validation_data
    y_pred = self.model.predict(x_val)
    y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
    cm = confusion_matrix(np.argmax(y_val, axis=1), y_pred)
    print('Confusion matrix:')
    print('\n'.join([''.join(['{:4}'.format(item) for item in row]) for row in cm]))

这个代码将混淆矩阵的每个元素都用4个字符的宽度输出，并且使用换行符来分隔每一行。这样可以确保所有的元素都能被正确地输出。