解释下面代码:gx, gy, gw, gh = 0, 0, 0, 0 get_cnt = None for i in range(len(contours)): area = cv2.contourArea(contours[i]) # 主要用于计算图像轮廓的面积 if area > area_thresh_min: rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) # cv2.minAreaRect()获取点集的最小外接矩形。返回值rect内包含该矩形的中心点坐标、高度宽度及倾斜角度等信息, # box = np.int0(box) angle = abs(abs(rect[2]) - 45) # abs() 函数返回数字的绝对值;angle是水平轴逆时针与对角线的夹角-45 length = max(rect[1]) wideth = min(rect[1]) wh_rete = length / (wideth + 0.01) area = rect[1][0] * rect[1][1] if area > area_thresh_max or angle < angle_thresh_min: continue # 如果不符合重新执行循环 if wh_rete > wh_rate_max or wh_rete < wh_rate_min: # 长宽比 continue gx, gy, gw, gh = cv2.boundingRect(contours[i]) # x, y, w, h = cv2.boudingrect(cnt) # 获得外接矩形:x,y, w, h 分别表示外接矩形的x轴和y轴的坐标,以及矩形的宽和高, cnt表示输入的轮廓值 # box = cv2.boxPoints(rect)#使用cv2.boxPoints()可获取该矩形的四个顶点坐标。 # print(box)
时间: 2024-04-09 16:30:13 浏览: 15
这段代码的作用是找到一组轮廓中符合一定条件的矩形区域,并获取其外接矩形的坐标和尺寸。
首先,将gx、gy、gw和gh初始化为0,这些变量将用于存储最终确定的矩形的位置和尺寸。
然后,通过循环遍历contours中的每个轮廓。对于每个轮廓,计算其面积并与area_thresh_min进行比较。如果面积大于area_thresh_min,则继续执行下一步。
使用cv2.minAreaRect(contours[i])函数获取轮廓的最小外接矩形rect。该函数返回一个包含最小外接矩形信息的元组,包括矩形的中心坐标、宽度、高度和倾斜角度等。
接下来,计算矩形的倾斜角度,并将其与45度进行比较。这里使用abs函数获取角度的绝对值,并将其与45度取差值。如果差值小于angle_thresh_min,则继续执行下一步。
获取矩形的长度和宽度,并计算其长宽比(length / (wideth + 0.01))。如果长宽比大于wh_rate_max或小于wh_rate_min,则继续执行下一步。
最后,使用cv2.boundingRect(contours[i])函数获取轮廓的外接矩形的坐标和尺寸,并将其分别赋值给gx、gy、gw和gh。
整个过程中,如果某个轮廓不符合条件,则通过使用continue语句跳过该轮廓,继续下一个轮廓的处理。
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accuracy_cnt = 0 for i in range(len(x)): y = predict(network, x[i]) p = np.argmax(y) if p == t[i]: accuracy_cnt += 1 print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))什么意思
这段代码用于计算分类模型的准确率(accuracy)。
代码解释如下:
- `accuracy_cnt = 0`:初始化一个变量`accuracy_cnt`,用于记录分类正确的样本数量。
- `for i in range(len(x)):`
- `y = predict(network, x[i])`:使用预训练的神经网络模型`network`对输入`x[i]`进行预测,得到一个输出向量`y`,其中每个元素表示对应类别的概率。
- `p = np.argmax(y)`:找到概率最大的类别的索引,即预测结果。
- `if p == t[i]:`:将预测结果与实际标签`t[i]`进行比较,如果相同,则表示分类正确。
- `accuracy_cnt += 1`:如果分类正确,则将`accuracy_cnt`加1。
- `print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))`:打印最终的准确率结果。计算准确率的方法是将`accuracy_cnt`除以总样本数量`len(x)`,并将结果转换为浮点数后打印出来。
综合起来,该段代码遍历所有样本数据,使用预训练的神经网络模型进行预测,并统计分类正确的样本数量。最后,计算并打印出准确率。
def count1(listb): cnt = 0 for x in listb: if x ==1; cnt +=1 retuen cnt
这是一个 Python 代码片段,其中定义了一个名为 count1 的函数,函数的参数是一个列表 listb。该函数的作用是统计列表中元素值为 1 的个数,并将结果返回。
然而,代码中存在一些语法错误,应该将 retuen 改为 return,将 if x ==1; 改为 if x == 1:。修改后的代码如下:
```
def count1(listb):
cnt = 0
for x in listb:
if x == 1:
cnt += 1
return cnt
```
该函数可以通过传入一个列表来计算列表中元素值为 1 的个数。如果想要计算其他值的个数,可以将代码中的数字 1 替换为相应的值即可。