pts = np.array(np.where(img > 0)).T pts[:, [0, 1]] = pts[:, [1, 0]] new_box = []

这段代码看起来是将二维图像中像素值大于0的点的坐标提取出来，然后将横纵坐标交换，并将结果存储到pts中。最后，将new_box清空。

具体来说，np.where(img > 0)返回一个元组，其中包含所有像素值大于0的点的坐标，第一个元素是行坐标，第二个元素是列坐标。通过np.array将元组转换为数组，然后通过.T将数组转置，使得每行存储一个点的横纵坐标。接着，将pts中每个点的横纵坐标交换，这样就将图像中的点从行列坐标转换为(x,y)坐标。最后，将new_box清空，这个变量应该在其他地方被使用了。

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pts = np.array(pts, dtype=np.int32) print(pts,pts.dtype)

这段代码将一个Python列表`pts`转换成一个NumPy数组，并指定数据类型为`np.int32`。然后用`print`函数输出该数组和它的数据类型。具体解释如下：

- `np.array(pts, dtype=np.int32)`：使用NumPy中的`array`函数将`pts`转换成一个NumPy数组，并指定数据类型为`np.int32`，即32位整数。
- `print(pts,pts.dtype)`：输出该数组和它的数据类型。`pts.dtype`返回数组中元素的数据类型。

pts = np.array([(300, 10), (150, 100), (450, 100)], np.int32)

As an AI language model, I cannot say what specific task you are trying to achieve with the given numpy array. However, I can tell you that the array 'pts' is a 2D numpy array with 3 rows and 2 columns, representing the coordinates of 3 points in a 2D space. The first column represents the x-coordinate and the second column represents the y-coordinate.