PredResult pred; pred.index = 0; pred.prob = 100; if (contours.size() > 1) { pred.index = 1; } else { cv::Mat blackImage = cv::Mat::zeros(RoIImage.rows, RoIImage.cols, CV_8UC1); cv::drawContours(blackImage, contours, 0, 255, -1); cv::Mat temp; cv::bitwise_and(temp, temp, RoIBinary, blackImage); cv::Scalar area = cv::sum(temp) / 255; //20230711 zjq index_01 bug需修复 if (area[0] > 50000) { pred.index = 2; } } sprintf(pred.label, "%s", this->m_dataLoader->getLabel(pred.index)); sprintf(pred.fileName, "%s", this->m_fileName[it - this->m_cropRawDatas.begin()] .c_str()); ///< 记录文件名 this->m_pred.push_back(pred);这是bug出现的地方
时间: 2024-02-14 07:27:13 浏览: 23
根据您提供的代码,我看到这段代码中的一个潜在问题。在以下行中:
```cpp
cv::bitwise_and(temp, temp, RoIBinary, blackImage);
```
您将 `temp` 用作位运算的输出,但是在进行位与运算之前,您没有为 `temp` 分配任何内存。这可能导致未定义的行为和潜在的 bug。
要解决这个问题,您可以将 `temp` 初始化为与 `RoIBinary` 相同大小和类型的矩阵,然后再进行位与运算。请尝试修改代码如下:
```cpp
cv::Mat temp = cv::Mat::zeros(RoIBinary.size(), RoIBinary.type());
cv::bitwise_and(temp, RoIBinary, blackImage);
```
通过这样的修改,您可以确保 `temp` 具有正确的大小和类型,并且可以进行位与运算,以避免潜在的 bug。记得在修改完成后重新编译和测试代码。
相关问题
y_pred = np.where(y_scores >= threshold, 1, 0)
这行代码是用来根据一个阈值来将预测得分转化为二分类标签的。如果预测得分大于等于阈值,则将其标记为1,否则标记为0。这通常用于二分类任务中的模型评估和预测。其中,y_scores 是模型预测的得分,threshold 是阈值。np.where 函数会根据条件表达式返回满足条件的元素的索引或者值。这里将 y_scores >= threshold 的元素赋值为1,其余元素赋值为0,最终得到一个二分类标签 y_pred。
y_pred=torch.argmax(y_pred)
如果你想将模型的预测结果 `y_pred` 转换为类别的索引,可以使用 `torch.argmax()` 函数。`torch.argmax()` 函数返回沿着指定维度的最大值的索引。
下面是将 `y_pred` 转换为类别索引的代码示例:
```python
import torch
y_pred = torch.argmax(y_pred)
```
在这个例子中,假设 `y_pred` 是一个张量,其形状为 (batch_size, num_classes),其中每个元素表示模型对每个类别的概率预测。通过 `torch.argmax(y_pred)`,将返回一个张量,其中的每个元素表示对应样本的最大概率所在的类别索引。
请注意,转换后的 `y_pred` 将成为一个新的张量,你可以将其传递给 `show_matrix` 函数进行混淆矩阵的可视化。