row = np.array(row).astype(int)
时间: 2024-01-21 11:04:36 浏览: 15
这行代码的作用是将一个列表转换为NumPy数组,并将其中所有元素转换为整数类型。具体来说,首先使用`np.array()`函数将列表转换为NumPy数组,然后使用`.astype(int)`方法将数组中的所有元素转换为整型。这通常用于处理需要进行数值计算的数据,因为NumPy数组的操作速度比Python原生的列表更快。
相关问题
# load the original image X, y = loadData() height = y.shape[0] width = y.shape[1] PATCH_SIZE = 25 numComponents = 4 outputs = [] for i in range(height): row_outputs = [] for j in range(width): target = int(y[i, j]) if target == 0: row_outputs.append(0) else: # extract current patch and its label patch = X[i:i+PATCH_SIZE, j:j+PATCH_SIZE] target_patch = y[i:i+PATCH_SIZE, j:j+PATCH_SIZE] # convert patch into the suitable format to feed into model patch_tensor = patch.reshape(1, PATCH_SIZE, PATCH_SIZE, numComponents, 1).astype('float32') # make prediction for the patch using the trained model prediction = model.predict(patch_tensor) prediction = np.argmax(prediction, axis=1) row_outputs.append(prediction + 1) outputs.append(row_outputs) outputs = np.array(outputs) ground_truth = spectral.imshow(classes=y, figsize=(7, 7)) predict_image = spectral.imshow(classes=outputs.astype(int), figsize=(7, 7)) spectral.save_rgb("predictions.jpg", outputs.astype(int), colors=spectral.spy_colors)
这段代码是一个基于图像分类的模型的预测过程。首先从数据集中读取原始图像和对应的标签,然后通过循环遍历每一个像素点,提取当前像素点周围的 PATCH_SIZE x PATCH_SIZE 的图像块作为输入,将图像块转化为模型可以处理的格式,使用训练好的模型进行预测,将预测结果存储在一个矩阵中。最后使用 spectral 库的函数将预测结果可视化保存为一张图片。其中,代码注释中提到的 numComponents 是指图像中的波段数,输出结果中的 0 表示该像素点为背景,1~N 表示该像素点属于某个类别。
这段代码的作用是什么?可以解释一下每一行代码的作用吗? def grid_sample(pred_score_map, down_rate=20, topk=512): num_row = pred_score_map.shape[0] // down_rate num_col = pred_score_map.shape[1] // down_rate idx_list = [] for i in range(num_row): for j in range(num_col): pred_score_grid = pred_score_map[idown_rate:(i+1)down_rate, jdown_rate:(j+1)down_rate] max_idx = np.argmax(pred_score_grid) max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32) max_idx[0] += idown_rate max_idx[1] += jdown_rate idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])
这段代码的作用是对预测得分图像进行采样,得到最可能的目标位置。下面是每一行代码的解释:
1. `def grid_sample(pred_score_map, down_rate=20, topk=512):`: 定义了一个函数grid_sample,它接受三个参数:预测得分图像,下采样率down_rate和最大采样点数目topk。
2. `num_row = pred_score_map.shape[0] // down_rate`: 计算出预测得分图像的行数,即图像高度,除以下采样率得到。
3. `num_col = pred_score_map.shape[1] // down_rate`: 计算出预测得分图像的列数,即图像宽度,除以下采样率得到。
4. `idx_list = []`: 创建一个空列表,用于存储采样点的坐标。
5. `for i in range(num_row):`: 遍历每一行网格。
6. `for j in range(num_col):`: 遍历每一列网格。
7. `pred_score_grid = pred_score_map[idown_rate:(i+1)down_rate, jdown_rate:(j+1)down_rate]`: 获取当前网格内的预测得分图像,即从原始预测得分图像中截取下采样后的小图像。
8. `max_idx = np.argmax(pred_score_grid)`: 找到小图像中得分最高的像素点的索引。
9. `max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32)`: 将得分最高的像素点的索引转换为二维坐标,其中第一个元素表示行坐标,第二个元素表示列坐标。
10. `max_idx[0] += idown_rate`: 将行坐标加上当前网格的偏移量,得到在原始预测得分图像中的行坐标。
11. `max_idx[1] += jdown_rate`: 将列坐标加上当前网格的偏移量,得到在原始预测得分图像中的列坐标。
12. `idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])`: 将采样点的坐标添加到列表中。
13. 函数返回前topk个采样点的坐标列表。
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