size=mask.shape[2:]什么意思?和size=mask.shape[3:]什么区别?shape的这种用法是为了干什么?
时间: 2024-06-01 09:11:15 浏览: 12
这里的mask是一个numpy数组,shape是numpy数组的属性之一,用于返回数组每个维度的长度。mask.shape[2:]表示取出mask数组从第2个维度开始的所有维度长度,而mask.shape[3:]表示取出mask数组从第3个维度开始的所有维度长度。因为数组可能有多个维度,所以numpy中的shape属性是一个元组,包含了数组的每个维度的长度。
在这个例子中,size=mask.shape[2:]和size=mask.shape[3:]的区别在于取出的维度不同,前者取出从第2个维度开始的所有维度长度,后者取出从第3个维度开始的所有维度长度。具体取哪个要看具体的需求。
这种用法可以帮助我们了解数组的形状和大小,方便进行数据处理和计算。在使用numpy进行科学计算和数据处理时,shape是一个非常常用的属性。
相关问题
h, w = mask.shape[:2] pm = pc.reshape(h, w, -1) # 保存对应关系 imgROI = np.zeros((h, w), np.uint8) imgROI[(75):(1846), 3:2443] = mask[(75):(1846), 3:2443]
这段代码的作用是将pc和mask两个numpy数组进行处理,并将mask中的一个区域提取出来,保存到imgROI数组中。
首先,获取mask数组的形状,即其高度和宽度,赋值给变量h和w。
接着,将pc数组的形状改为(h, w, -1),其中-1是自动计算的,表示pc数组的最后一个维度的长度与mask数组的通道数相同,这里可能是为了将pc与mask中的每个像素进行对应。
然后,创建一个与mask数组相同大小的全零数组imgROI,并将其数据类型设置为np.uint8。
最后,将mask数组中的一个区域提取出来,并赋值给imgROI数组。具体来说,是从第75行到第1846行,从第3列到第2443列的区域,这可能是根据具体需求手动指定的。该区域的像素值将覆盖imgROI数组中对应区域的像素值。
mask_pred = np.zeros(binary_mask.shape) mask_count = np.zeros(binary_mask.shape)
这段代码是创建两个新的numpy数组`mask_pred`和`mask_count`,它们的形状与`binary_mask`相同,且元素均为0。
`mask_pred`用于存储模型对二进制掩膜的预测结果,`mask_count`用于记录每个像素点被预测的次数。在模型训练期间,每次对一个输入样本进行预测时,模型会更新`mask_pred`中对应像素点的预测结果,并将`mask_count`中对应像素点的值加1。这样可以在训练结束后,对`mask_pred`进行平均处理,得到每个像素点的最终预测结果,以提高模型的稳定性和准确性。
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