image.append(np.mat(x).T)的用法

这是一个Python代码行，其中image是一个列表，np是NumPy库的别名，mat函数是将数据转换为矩阵的函数，x是一个一维数组。np.mat(x)将x转换为一个矩阵，.T表示对矩阵进行转置操作，将其变为列向量。最后，将转置后的列向量添加到image列表中。

所以，这行代码的作用是将一维数组x转换为列向量，并将其添加到image列表中。

相关问题

对.mat数据集做数据增强的代码

数据增强可以增加数据集的多样性和数量，有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。下面是一个使用imgaug库对.mat数据集进行数据增强的示例代码：

import os
import scipy.io
import numpy as np
import imgaug.augmenters as iaa

# 加载数据集
data = scipy.io.loadmat('dataset.mat')
images = data['images']  # (n_samples, height, width, n_channels)
labels = data['labels']  # (n_samples,)

# 定义数据增强器
seq = iaa.Sequential([
    iaa.Fliplr(0.5),  # 水平翻转
    iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)),  # 高斯模糊
    iaa.Affine(rotate=(-10, 10), mode='symmetric'),  # 旋转
    iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=(0, 0.1*255)),  # 加入高斯噪声
])

# 对每张图片进行数据增强
aug_images = []
aug_labels = []
for i in range(len(images)):
    image = images[i]
    label = labels[i]
    aug_image = seq(image=image)  # 应用数据增强器
    aug_images.append(aug_image)
    aug_labels.append(label)

# 将增强后的数据保存为.mat文件
aug_data = {'images': np.array(aug_images), 'labels': np.array(aug_labels)}
scipy.io.savemat('aug_dataset.mat', aug_data)

注意，这里使用的是imgaug库，需要用pip命令安装。在上面的示例代码中，我们定义了一个数据增强器seq，其中包括了一些常用的数据增强方法，比如水平翻转、高斯模糊、旋转和加入高斯噪声等。然后对每张图片进行增强，并将增强后的数据保存为.mat文件。

解释代码 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): w = img.shape[1] h = img.shape[0] rangle = np.deg2rad(angle) # now calculate new image width and height nw = (abs(np.sin(rangle) * h) + abs(np.cos(rangle) * w)) * scale nh = (abs(np.cos(rangle) * h) + abs(np.sin(rangle) * w)) * scale rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((nw * 0.5, nh * 0.5), angle, scale) rot_move = np.dot(rot_mat, np.array([(nw - w) * 0.5, (nh - h) * 0.5, 0])) rot_mat[0, 2] += rot_move[0] rot_mat[1, 2] += rot_move[1] rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4) rot_bboxes = list() for bbox in bboxes: xmin = bbox[0] ymin = bbox[1] xmax = bbox[2] ymax = bbox[3] point1 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymin, 1])) point2 = np.dot(rot_mat, np.array([xmax, (ymin + ymax) / 2, 1])) point3 = np.dot(rot_mat, np.array([(xmin + xmax) / 2, ymax, 1])) point4 = np.dot(rot_mat, np.array([xmin, (ymin + ymax) / 2, 1])) concat = np.vstack((point1, point2, point3, point4)) concat = concat.astype(np.int32) rx, ry, rw, rh = cv2.boundingRect(concat) rx_min = rx ry_min = ry rx_max = rx + rw ry_max = ry + rh rot_bboxes.append([rx_min, ry_min, rx_max, ry_max]) return rot_img, rot_bboxes

这段代码是一个类中的一个方法，用于将图像和边界框进行旋转。它接受一个图像（img）和一组边界框（bboxes），然后旋转图像和边界框，并返回旋转后的图像和边界框。

首先，代码获取图像的宽度（w）和高度（h）。然后，它将给定的角度转换为弧度（rangle）。接下来，根据旋转角度和比例因子（scale）计算新的图像宽度（nw）和高度（nh）。接着，通过调用cv2.getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵（rot_mat），该矩阵描述了如何旋转图像。然后，通过计算旋转矩阵和图像尺寸之间的偏移量（rot_move），将旋转矩阵进行调整，以便在旋转后的图像中正确地定位原始图像。接下来，使用cv2.warpAffine函数将图像应用旋转矩阵，得到旋转后的图像（rot_img）。

接下来，代码针对每个边界框进行处理。对于每个边界框，首先提取其四个顶点的坐标。然后，通过将旋转矩阵与每个顶点坐标进行矩阵乘法，将每个顶点坐标转换为旋转后的图像中的坐标。接着，将转换后的顶点坐标连接起来，并使用cv2.boundingRect函数计算边界框的最小外接矩形。最后，将旋转后的边界框添加到rot_bboxes列表中。

最后，方法返回旋转后的图像（rot_img）和旋转后的边界框列表（rot_bboxes）。