def compute_shape_features(images): contour_areas = [] contour_perimeters = [] aspect_ratios = [] for img in images: contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = max(contours, key=cv2.contourArea) area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) aspect_ratio = w / h if h != 0 else 0 contour_areas.append(area) contour_perimeters.append(perimeter) aspect_ratios.append(aspect_ratio) return np.array(contour_areas), np.array(contour_perimeters), np.array(aspect_ratios)的公牛
时间: 2023-12-13 13:03:48 浏览: 59
这段代码是用来计算一组图像的形状特征的。它通过使用OpenCV库的函数来找出每个图像的轮廓(contours),并计算轮廓的面积(contour_area)、周长(contour_perimeter)和宽高比(aspect_ratio)等特征。最后将这些特征存储在三个NumPy数组(contour_areas、contour_perimeters和aspect_ratios)中,并返回这些数组。这段代码的应用场景可能是对图像进行分类或者识别等任务,通过这些形状特征来区分不同的物体或者场景。
相关问题
def compute_class_weights(self, histogram):
这是一个编程类的问题,compute_class_weights 是一个函数,它的作用是计算分类问题中每个类别的权重,histogram 是一个包含每个类别样本数量的直方图。具体实现可以根据不同的算法和需求进行调整。
def compute_output_shape(self, input_shape): return [self.res_output_shape, self.res_output_shape]
这段代码是一个 Keras 层中的函数,用于计算该层的输出形状。这个函数接收一个输入形状的元组作为输入,并返回一个输出形状的元组。在这个函数中,输出形状是一个长度为2的列表,由两个相同的值组成,这个值等于 `self.res_output_shape`。这意味着该层的输出将是一个二维张量,其形状为 `(self.res_output_shape, self.res_output_shape)`。
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