def MedianFilter(img, k=3, padding=None):
时间: 2023-12-29 13:05:09 浏览: 16
谢谢您的问题!关于您所提到的MedianFilter函数,它是一个图像处理函数,用于对图像进行中值滤波处理。其中,参数img表示需要进行处理的图像,k表示滤波核的大小,padding表示边缘填充方式。具体实现的细节可以根据具体情况进行不同的设置。如果您有其他关于MedianFilter函数的问题,可以随时继续向我提出。
相关问题
def DenSeNet_SE(input_shape=None, classes=1000): img_input = Input(shape=input_shape) bn_axis = 3 x = ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)))(img_input) x = Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=False, name='conv1/conv')(x) x = BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name='conv1/bn')(x) x = Activation('relu', name='conv1/relu')(x) x = ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)))(x) x = MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1')(x) x = dense_block(x, 6, name='conv2') x = se_block(x) x = transition_block(x, 0.5, name='pool2') x = dense_block(x, 12, name='conv3') x = se_block(x) x = transition_block(x, 0.5, name='pool3') x = dense_block(x, 24, name='conv4') x = se_block(x) x = transition_block(x, 0.5, name='pool4') x = dense_block(x, 16, name='conv5') x = se_block(x) x = BatchNormalization(axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name='bn')(x) x = Activation('relu', name='relu')(x) x = GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x) x = Dense(classes, activation='softmax', name='fc1000')(x) return model解释一下这段代码
这段代码定义了一个基于DenseNet和SE-Net结构的深度神经网络模型。具体来说,该模型包括了一系列的卷积层、批归一化层、激活函数层、池化层、SE块和全局平均池化层。其中,dense_block函数实现了DenseNet中的密集连接块,transition_block函数实现了DenseNet中的过渡块,se_block函数实现了SE-Net中的SE块。
该模型的输入是一个二维图像,输出是一个softmax分类器,可用于图像分类任务。其中,classes参数表示分类器的输出类别数。
def scale_coords_landmarks(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None): # 返回到原图坐标 # Rescale coords (xyxy) from img1_shape to img0_shape if ratio_pad is None: # calculate from img0_shape gain = min(img1_shape[0] / img0_shape[0], img1_shape[1] / img0_shape[1]) # gain = old / new pad = (img1_shape[1] - img0_shape[1] * gain) / 2, (img1_shape[0] - img0_shape[0] * gain) / 2 # wh padding else: gain = ratio_pad[0][0] pad = ratio_pad[1] coords[:, [0, 2, 4, 6]] -= pad[0] # x padding coords[:, [1, 3, 5, 7]] -= pad[1] # y padding coords[:, :8] /= gain # clip_coords(coords, img0_shape) coords[:, 0].clamp_(0, img0_shape[1]) # x1 coords[:, 1].clamp_(0, img0_shape[0]) # y1 coords[:, 2].clamp_(0, img0_shape[1]) # x2 coords[:, 3].clamp_(0, img0_shape[0]) # y2 coords[:, 4].clamp_(0, img0_shape[1]) # x3 coords[:, 5].clamp_(0, img0_shape[0]) # y3 coords[:, 6].clamp_(0, img0_shape[1]) # x4 coords[:, 7].clamp_(0, img0_shape[0]) # y4 return coords
这是一个用于将检测结果坐标从缩放后的图像坐标系转换回原始图像坐标系的函数。它接收四个参数:img1_shape表示缩放后的图像大小,coords表示缩放后的检测结果坐标,img0_shape表示原始图像大小,ratio_pad表示缩放比例和填充大小。函数内部首先根据缩放比例和填充大小计算出在原始图像中的坐标,然后将检测结果坐标转换回原始图像坐标系,最后将坐标限制在原始图像的范围内,并返回转换后的坐标。
相关推荐
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)