img_h, img_w = img.shape[:2]

这段代码是用来获取图像的高度和宽度的。其中，img是一个图像的数组或矩阵，shape是numpy数组的一个方法，用于获取数组的形状。对于一个二维数组，shape的返回值是一个元组，包含数组的行数和列数。因此，img.shape[:2]就是获取img数组的行数和列数，即图像的高度和宽度。最终，将它们分别赋值给变量img_h和img_w。

相关问题

代码解释 # Warmup if device.type != 'cpu' and (old_img_b != img.shape[0] or old_img_h != img.shape[2] or old_img_w != img.shape[3]): old_img_b = img.shape[0] old_img_h = img.shape[2] old_img_w = img.shape[3] for i in range(3): model(img, augment=opt.augment)[0]

这段代码主要是为了在GPU上进行模型预热（warmup）以提高模型的性能。在深度学习模型推理过程中，如果第一次进行推理，会涉及到一些初始化操作，从而导致第一次推理的时间比较长。为了避免这种情况，可以在推理之前进行一些预热操作，让模型在GPU上进行初始化和优化，从而提高后续推理的速度。

具体来说，这段代码中首先判断当前设备是否为CPU，如果不是CPU且输入图片的维度与之前不同，就进行预热操作。预热操作的具体过程是将输入图片传入模型中进行推理，这里使用opt.augment参数表示是否进行数据增强，然后取出输出的第一个元素进行下一步操作。这里的目的是让模型在GPU上进行初始化和优化，从而提高后续推理的速度。

def mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3): h, w = img.shape[:2] img_show = np.zeros((h, w, 3)) if len(img.shape) == 3: img_show = img else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1) # specify color 1:red 2:green 3:blue img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0] img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0] img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255] return img_show

这是一个 Python 函数，用于在彩色图像上根据给定的掩码（mask）展示不同的区域。具体实现方法如下：

- `mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3)`：函数名称，输入参数包括掩码 mask、彩色图像 img 和分类数 num_class，其中 num_class 默认为3。
- `h, w = img.shape[:2]`：获取图像的高度和宽度。
- `img_show = np.zeros((h, w, 3))`：创建一个与 img 大小相同的全0数组，用于展示掩码效果。
- `if len(img.shape) == 3: img_show = img`：如果 img 是彩色图像，直接将 img 赋值给 img_show，否则需要将 img 转换为彩色图像。
- `else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1)`：如果 img 是灰度图像，需要将其转换为彩色图像，具体方法是先在第3个维度上扩展为3维，然后将三个维度上的值连接起来。
- `img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0]`：将掩码中等于1的区域赋值为红色，对应的 RGB 值为 [255, 0, 0]。
- `img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0]`：将掩码中等于2的区域赋值为绿色，对应的 RGB 值为 [0, 255, 0]。
- `img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255]`：将掩码中等于3的区域赋值为蓝色，对应的 RGB 值为 [0, 0, 255]。
- `return img_show`：返回展示掩码效果后的彩色图像。

这个函数通常用于图像分割任务中，通过将不同类别的区域用不同颜色标注出来，可以直观地观察模型的分割效果。