解释 self.dataset.parse_dataset() roidbs = self.dataset.roidbs for rec in tqdm(roidbs): h, w = rec['h'], rec['w'] bbox = rec['gt_bbox'] wh = bbox[:, 2:4] - bbox[:, 0:2] + 1 wh = wh / np.array([[w, h]]) shape = np.ones_like(wh) * np.array([[w, h]]) whs = np.vstack((whs, wh)) shapes = np.vstack((shapes, shape))

这是一个类的方法，其中的self指代类的实例对象，dataset是类的一个属性，包含了数据集的相关信息。方法中首先调用了dataset的parse_dataset()方法，该方法用于解析数据集，将数据集中的图片、标注等信息提取出来。然后，通过遍历数据集中的每一个样本(rec)，获取每个样本的高度(h)、宽度(w)、目标框(gt_bbox)等信息。接下来，通过目标框计算出目标的宽高比例(wh)，并将其归一化到[0,1]的范围内。之后，将每个样本的宽高比例(wh)和形状(shape)记录在whs和shapes两个数组中。其中，whs是一个(n,2)的数组，n表示数据集中样本的总数，2表示每个样本的宽高比例。而shapes也是一个(n,2)的数组，用于记录每个样本的宽高信息。最后，方法返回whs和shapes两个数组。

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self.dataset.parse_dataset() roidbs = self.dataset.roidbs for rec in tqdm(roidbs): h, w = rec['h'], rec['w'] bbox = rec['gt_bbox'] wh = bbox[:, 2:4] - bbox[:, 0:2] + 1 wh = wh / np.array([[w, h]]) shape = np.ones_like(wh) * np.array([[w, h]]) whs = np.vstack((whs, wh)) shapes = np.vstack((shapes, shape))这串代码的出处

这段代码的出处很难确定，因为它只是一些简单的数据处理代码，而没有任何特殊的标识或上下文信息。但是，从代码的内容和格式来看，它很可能是用于数据准备或数据增强的某个函数或类的一部分。具体而言，代码中的变量名和数据结构（如roidbs、rec、bbox等）表明它与目标检测或物体识别相关，而使用了numpy库的一些函数（如np.vstack()）和语法（如wh / np.array([[w, h]])）表明它也涉及到对数组和矩阵的操作。因此，可以猜测这段代码是某个目标检测或物体识别任务中的数据预处理或增强代码的一部分。

解释代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

这段代码定义了一个类 SpectrogramReader，它是一个用于数据集的短时傅里叶变换的包装器。在初始化时，需要传入一个音频文件列表（wave_scp）和其他参数（**kwargs），在构造函数中会检查文件列表是否存在，然后解析文件列表得到一个音频文件字典（wave_dict），并获取该字典的键（wave_keys）。该类还定义了两个特殊方法 __len__ 和 __contains__，用于获取字典长度和检查某个键是否在字典中。