这段代码的作用 max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8)

时间: 2023-08-20 16:46:49 浏览: 45
这段代码的作用是定义一些变量,用于某些算法的参数设置或者存储处理结果等。其中,`max_thresh` 是一个最大阈值,设置为 50;`threshs` 是一个列表,存储了从 0 到 `max_thresh` 的数字序列,并且将其切分为 10 个等分;`colors` 是一个包含 10 种不同颜色值的列表;`diff_image` 是一个和原始图像大小相同的、值全部为 0 的数组,数据类型为无符号 8 位整数类型。 这些变量可以根据具体的场景进行调整和使用。例如,在某些图像处理算法中,可以使用 `threshs` 来调整阈值,以控制算法的输出;在某些目标检测算法中,可以使用 `colors` 来区分不同的目标;在某些图像分割算法中,可以使用 `diff_image` 来存储分割结果等。
相关问题

解释代码 max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10)))

这段代码定义了一个最大阈值 `max_thresh` 为 50,并且通过 `range` 函数生成了一个从 0 到 `max_thresh` 的数字序列,并且将其分成了 10 个等分,即每个间隔为 `int(max_thresh / 10)`。这些间隔被存储在列表 `threshs` 中,可供后续使用。例如,如果 `max_thresh` 为 50,则 `threshs` 列表将包含以下元素:0、5、10、15、20、25、30、35、40、45。

解释代码 max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8)

这段代码定义了四个变量,分别是 `max_thresh`、`threshs`、`colors` 和 `diff_image`。其中,`max_thresh` 是一个最大阈值,设置为 50;`threshs` 是一个列表,存储了从 0 到 `max_thresh` 的数字序列,并且将其切分为 10 个等分;`colors` 是一个包含 10 种不同颜色值的列表;`diff_image` 是一个和原始图像大小相同的、值全部为 0 的数组,数据类型为无符号 8 位整数类型。 这些变量可能用于某些算法的参数设置或者存储处理结果等。例如,`threshs` 可能用于调整分类器的决策阈值或者图像处理中的阈值等;`colors` 可能用于区分不同的目标或者结果可视化等;`diff_image` 可能用于存储图像处理的结果或者检测目标是否移动等。

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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