def getPairs(id): label_root = kittiRoot + "instances/" + id image_root = label_root.replace('instances', 'images') image_list = make_dataset(image_root, suffix='.png') image_list.sort() label_list = make_dataset(label_root, suffix='.png') label_list.sort() imgs_list = [] # filter out images with no cars for ind, image_path in enumerate(image_list): label_path = label_list[ind] label = np.array(Image.open(label_path)) plt.imshow(label) plt.show() # for car #mask = np.logical_and(label >= label_id * 1000, label < (label_id + 1) * 1000) mask = np.logical_and(label > 0,label < 3) obj_ids = np.unique(label[mask]).tolist() if len(obj_ids) < 1: continue imgs_list.append('/'.join(image_path.split('/')[-2:])) return imgs_list

这段代码的作用是从指定路径下的标签图像和相应的原始图像中，筛选出含有车辆的图像，并返回这些图像的路径列表。具体实现过程如下：

1. 根据指定的参数 id，生成标签图像和原始图像的路径。

2. 分别读取标签图像和原始图像的路径列表，并按照文件名排序。

3. 构建一个空列表 imgs_list，用于存储含有车辆的图像路径。

4. 遍历原始图像路径列表，依次读取对应位置的标签图像和原始图像。

5. 对于每个原始图像，根据标签图像中像素的值，筛选出含有车辆的像素，并得到这些像素对应的车辆 ID。

6. 如果当前原始图像中不存在车辆，则直接跳过。

7. 否则，将当前原始图像的路径加入 imgs_list 中。

8. 最后，返回所有含有车辆的原始图像路径列表。