解释这段代码=fcount++; if (fcount < BATCH_SIZE && f + 1 != (int)file_names.size()) continue; for (int b = 0; b < fcount; b++) { cv::Mat img = cv::imread(img_dir + "/" + file_names[f - fcount + 1 + b]); if (img.empty()) continue; cv::Mat pr_img = preprocess_img(img, INPUT_W, INPUT_H); // letterbox BGR to RGB int i = 0; for (int row = 0; row < INPUT_H; ++row) { uchar* uc_pixel = pr_img.data + row * pr_img.step; for (int col = 0; col < INPUT_W; ++col) { data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i] = (float)uc_pixel[2] / 255.0; data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i + INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[1] / 255.0; data[b * 3 * INPUT_H * INPUT_W + i + 2 * INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[0] / 255.0; uc_pixel += 3; ++i; } } }
时间: 2024-04-26 21:24:03 浏览: 19
这段代码主要是用来将一批图片转换为模型输入所需要的数据格式。其中,fcount 初始值为 0,每次执行 fcount++,表示已经读入了一张图片。然后,代码判断当前已经读入的图片数量是否达到了 BATCH_SIZE,如果没有达到 BATCH_SIZE 且还有图片未读入,则继续循环读入图片,并累加 fcount;如果已经达到 BATCH_SIZE 或者没有图片可以继续读入了,则执行下面的 for 循环,将读入的所有图片转换为模型的输入数据。具体的转换过程是,对于每张图片,先进行预处理,将其转换为模型需要的输入尺寸,并将像素值从 BGR 转换为 RGB,然后将处理后的像素值存储到 data 数组中,以便后续输入到模型中进行推理。最终,data 数组中存储的数据就是一批图片的模型输入。