for obj in tf.classify(net,img,template_mask, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):这句话在openmv中是什么意思
时间: 2024-04-26 16:25:51 浏览: 11
这段代码使用了OpenMV的TensorFlow Lite(tf)模块中的classify()函数,用于对图像进行分类识别。
具体来说,classify()函数的参数包括:
- net:一个已经训练好的TensorFlow Lite模型;
- img:待分类的图像;
- template_mask:一个用于指定感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的掩膜,可以用于提高分类的准确性;
- min_scale:用于指定分类算法中最小的缩放比例;
- scale_mul:用于指定分类算法中每次缩放的比例因子;
- x_overlap:用于指定分类算法中相邻ROI之间的水平重叠率;
- y_overlap:用于指定分类算法中相邻ROI之间的垂直重叠率。
classify()函数通过将图像缩放到多个不同的尺度,然后在每个尺度上使用模型进行分类,最终返回一个包含分类结果的列表。在for循环中,对于每个分类结果,可以进行进一步的处理和使用,例如在图像中标记出分类结果的位置等。
相关问题
for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
这段代码使用了一个名为 tf.classify 的函数,它使用一个经过训练的 TensorFlow Lite 模型 ("trained.tflite") 对图像进行分类。该函数会返回一个迭代器,用于遍历图像中检测到的对象。
在循环中,每次迭代会将图像、最小尺度、尺度乘数、X 和 Y 的重叠参数传递给 tf.classify 函数。这些参数用于控制对象检测的结果。在每次迭代中,obj 变量会保存检测到的对象的信息,你可以在循环内部对其进行处理或分析。
将这部分代码改为分步循环执行:for obj in tf.classify(net, img, roiL,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) for i in range(len(predictions_list)): print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])) num1=ord(predictions_list[i][0])-48 if predictions_list[i][1]>0.7 and num1==num: uart.write('1') print('11') B0=1 C1=1 C0=0 roiR=(89,77,40,40) for obj in tf.classify(net, img, roiR,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output())) for p in range(len(predictions_list2)): print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1])) num2=ord(predictions_list2[p][0])-48 if predictions_list2[p][1]>0.7 and num2 == num: uart.write('2') print("22") B0=1 C1=1 C0=0
以下是将代码改为分步循环执行的示例:
```python
# 第一个循环
for obj in tf.classify(net, img, roiL, min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
img.draw_rectangle(obj.rect())
predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))
for i in range(len(predictions_list)):
print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
num1 = ord(predictions_list[i][0]) - 48
if predictions_list[i][1] > 0.7 and num1 == num:
uart.write('1')
print('11')
B0 = 1
C1 = 1
C0 = 0
# 第二个循环
roiR = (89, 77, 40, 40)
for obj in tf.classify(net, img, roiR, min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
img.draw_rectangle(obj.rect())
predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output()))
for p in range(len(predictions_list2)):
print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1]))
num2 = ord(predictions_list2[p][0]) - 48
if predictions_list2[p][1] > 0.7 and num2 == num:
uart.write('2')
print("22")
B0 = 1
C1 = 1
C0 = 0
```
这样,原来的代码被分成了两个循环,分别执行不同的操作。注意,我只是将代码进行了分块并进行了调整,具体的语义和逻辑仍然需要根据实际需求来确认。