for coord in dets: cv2.rectangle(img_rgb, (int(coord[0]), int(coord[1])), (int(coord[2]), int(coord[3])), (0, 0, 255), 2)

这段代码的作用是在图像上绘制矩形框，其中参数dets表示矩形框的坐标信息，参数img_rgb表示要画矩形框的图像，(int(coord[0]), int(coord[1]))和(int(coord[2]), int(coord[3]))表示矩形框的左上角和右下角的坐标，(0, 0, 255)表示绘制的矩形框的颜色，这里是红色，2表示绘制矩形框的线宽。

相关问题

优化这段代码：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

可以优化的地方有两个：

1. 可以使用numpy中的ndarray来计算两点之间的距离，这样可以避免使用循环，提高计算速度。
2. 在计算距离矩阵之前，可以将所有点的坐标都存储到一个矩阵中，这样可以避免在循环中重复计算坐标。

优化后的代码如下所示：

import numpy as np

def calDistanceMatrix(model):
    coord_matrix = np.array([(demand.x_coord, demand.y_coord) for demand in model.demand_dict.values()] + 
                            [(vehicle.x_coord, vehicle.y_coord) for vehicle in model.vehicle_dict.values()])
    
    for i in range(len(model.demand_id_list)):
        from_node_id = model.demand_id_list[i]
        from_coord = coord_matrix[i]
        
        for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)):
            to_node_id = model.demand_id_list[j]
            to_coord = coord_matrix[j]
            
            dist = np.sqrt(np.sum((from_coord - to_coord) ** 2))
            model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist
            model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist
        
        for _, vehicle in model.vehicle_dict.items():
            vehicle_coord = coord_matrix[len(model.demand_dict) + vehicle.type]
            dist = np.sqrt(np.sum((from_coord - vehicle_coord) ** 2))
            model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist
            model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

这样，代码的计算速度可以得到一定的提升。

降低这段代码重复率：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

可以将其中的重复计算距离的部分抽象成一个函数，传入不同的参数进行计算。具体实现如下：

def cal_distance(model, node1, node2):
    return math.sqrt((model.demand_dict[node1].x_coord - model.demand_dict[node2].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[node1].y_coord - model.demand_dict[node2].y_coord) ** 2)

def cal_distance_matrix(model):
    for i in range(len(model.demand_id_list)):
        from_node_id = model.demand_id_list[i]
        for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)):
            to_node_id = model.demand_id_list[j]
            dist = cal_distance(model, from_node_id, to_node_id)
            model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist
            model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist

        for _, vehicle in model.vehicle_dict.items():
            dist = cal_distance(model, from_node_id, vehicle)
            model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist
            model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

这样，可以看到重复计算距离的代码已经被封装成一个函数 `cal_distance`，使得主函数 `cal_distance_matrix` 更加简洁易懂，也易于维护。