解释代码:scale_coords(img.shape[2:], det[:, 6:], im0.shape, kpt_label=4, step=3)
时间: 2024-05-28 09:10:12 浏览: 10
这段代码的作用是将检测到的物体的边界框坐标和关键点坐标从预测的尺度映射到原始图像尺度。具体来说:
- `img.shape[2:]`表示`img`的尺寸,其中`img.shape[2]`表示宽度,`img.shape[3]`表示高度。
- `det[:, 6:]`表示`det`数组中第7列及之后的元素,即包含检测框和关键点坐标的部分。其中,`det`是一个二维数组,每一行表示一个物体的检测结果,共有多行。
- `im0.shape`表示原始图像的尺寸,其中`im0.shape[0]`表示高度,`im0.shape[1]`表示宽度。
- `kpt_label`表示关键点的数量,这里设定为4。
- `step`表示特征图上的每个像素点对应原图上的像素点的步长,这里设定为3。
`scale_coords()`函数将检测框和关键点坐标从特征图尺度映射到原始图像尺度,具体实现方式是:
- 首先根据特征图上的每个像素点对应原图上的像素点的步长,计算出在原图上的位置。
- 然后根据检测框在特征图上的坐标和宽高,计算出在原图上的坐标和宽高。
- 最后根据关键点在特征图上的坐标,计算出在原图上的坐标。
相关问题
det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()得到什么
这段代码也是在使用PyTorch实现目标检测模型(如YOLOv5)时使用的。其中,det是模型对输入图像的输出结果,表示检测到的目标框信息。img是经过预处理后的输入图像数据,im0是原始输入图像数据。
这段代码的作用是将模型输出结果中的目标框坐标从归一化坐标(0~1)转换为原始图像坐标,并将坐标四舍五入为整数。其中,scale_coords是一个函数,其作用是将归一化坐标转换为原始图像坐标。
具体来说,det[:, :4]表示对det中的所有目标框的前4个元素(即目标框的左上角和右下角坐标)进行操作。img.shape[2:]表示img的高和宽,im0.shape表示原始图像的高和宽。通过scale_coords函数将归一化坐标转换为原始图像坐标后,再使用round函数将坐标四舍五入为整数,最终得到的结果将更新det中的目标框坐标信息。
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
这行代码的作用是将检测框的坐标缩放到原始图像的大小,并四舍五入取整。其中,`img.shape[2:]`表示原始图像的宽和高,`det[:, :4]`表示检测框的坐标,`im0.shape`表示原始图像的尺寸。`scale_coords()`是一个自定义函数,用于将检测框的坐标从相对于缩放后的图像大小转换为相对于原始图像大小的坐标。通过这行代码,我们可以得到在原始图像中的检测框坐标。
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