array([], shape=(0, 1191, 3), dtype=uint8)判断该array为空

是的，这个 `array` 对象是一个 `numpy` 数组，其形状 `(0, 1191, 3)` 表示该数组的第一个维度的长度为 0，即该数组是空的。可以使用以下代码判断该数组是否为空：

import numpy as np

my_array = np.array([], shape=(0, 1191, 3), dtype=np.uint8)

if my_array.size == 0:
    print("Array is empty")
else:
    print("Array is not empty")

输出结果为：

Array is empty

相关问题

def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg逐句解释

这段代码定义了两个函数，都是用于将一个模型输出的标签图像转换为 RGB 彩色图像。

- `def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES):`：定义了一个名为 out_to_rgb 的函数，接受三个参数：out 表示模型输出的标签图像，PALETTE 表示颜色调色板，CLASSES 表示类别列表。
- `palette = np.array(PALETTE)`：将 PALETTE 转换为 numpy 数组，并将其赋值给变量 palette。
- `assert palette.shape[0] == len(CLASSES)`：断言 PALETTE 中的行数与 CLASSES 的长度相等，即每个类别对应了一种颜色。
- `assert palette.shape[1] == 3`：断言 PALETTE 中每个颜色由三个通道组成，即为 RGB 格式。
- `assert len(palette.shape) == 2`：断言 PALETTE 是一个二维数组。
- `color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8)`：创建一个 shape 为 (out.shape[0], out.shape[1], 3) 的全 0 numpy 数组，用于存储转换后的 RGB 彩色图像。
- `for label, color in enumerate(palette):`：遍历颜色调色板 PALETTE，获取每种颜色以及其对应的标签值。
- `color_seg[out == label, :] = color`：将标签图像中值为 label 的像素的 RGB 值赋为 color。
- `tran=transforms.ToTensor()`：创建一个 torchvision.transforms.ToTensor() 的实例，用于将 numpy 数组转换为 torch.Tensor。
- `color_seg=tran(color_seg)`：将经过转换后的 numpy 数组 color_seg 转换为 torch.Tensor，并将其赋值给变量 color_seg。
- `return color_seg`：返回转换后的 RGB 彩色图像，类型为 torch.Tensor。

- `def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES):`：定义了一个名为 out_to_rgb_np 的函数，与 out_to_rgb 函数的实现基本相同，只是最后直接返回 numpy 数组类型的 RGB 彩色图像。

import numpy as np import sys from torchvision import transforms sys.path.append("..") def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg

这段代码看起来是一个图像分割的函数，输入是一个经过模型预测得到的标签图像 out，以及 PALETTE 和 CLASSES 两个参数，PALETTE 是一个颜色调色板，每个类别都对应一种颜色；CLASSES 是一个类别列表，每个元素对应一个类别。输出是一个 RGB 图像，其中每个像素的颜色根据其对应的类别在 PALETTE 中取得。

其中 out_to_rgb_np 函数是不使用 torchvision.transforms.ToTensor 转换的版本，返回的是 numpy 数组类型的 RGB 图像。而 out_to_rgb 函数则是使用了 ToTensor 转换，返回的是 torch.Tensor 类型的 RGB 图像。