plt.switch_backend

plt.switch_backend是一个matplotlib库中的函数，用于在不同的后端之间切换。后端是指用于绘图的底层库，例如TkAgg、Qt4Agg、GTK、WXAgg等。通过使用plt.switch_backend函数，可以在不同的后端之间切换，以便在不同的环境中进行绘图。

相关问题

plt.switch_backend('agg')

plt.switch_backend('agg') 的意思是切换 matplotlib 的后端为 agg，agg 是一种高质量的渲染引擎，可以生成高质量的图片。这个函数通常用于在服务器上生成图片，而不需要显示在屏幕上。

if isinstance(annotations[0], dict): annotations = [annotation['segmentation'] for annotation in annotations] image = self.ori_img image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) original_h = image.shape[0] original_w = image.shape[1] if sys.platform == "darwin": plt.switch_backend("TkAgg") plt.figure(figsize=(original_w / 100, original_h / 100)) # Add subplot with no margin. plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0)

这段代码的作用是将图像和标注数据可视化。首先，代码判断 `annotations[0]` 是否是字典类型。如果是字典类型，则将 `annotations` 列表中的每个字典中的 `'segmentation'` 键对应的值取出，并赋值给 `annotations` 列表，即将原始的标注数据转换为只包含分割信息的列表。

接下来，将 `self.ori_img` 赋值给 `image` 变量，并使用 `cv2.cvtColor()` 将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式。

然后，获取原始图像的高度和宽度，并保存在 `original_h` 和 `original_w` 变量中。

接下来，根据操作系统判断，如果当前运行环境是 macOS，则使用 `plt.switch_backend("TkAgg")` 设置 Matplotlib 的后端为 "TkAgg"。

然后，创建一个图像大小为 `(original_w / 100, original_h / 100)` 的图形窗口，通过调用 `plt.subplots_adjust()` 方法设置子图的边距为 0，调用 `plt.margins()` 方法设置子图的边界为 0。

这段代码最终实现了将图像和标注数据可视化的功能。