if save_txt: segments = reversed(masks2segments(masks)) segments = [scale_segments(im.shape[2:], x, im0.shape).round() for x in segments]
时间: 2024-02-15 22:23:39 浏览: 36
您的代码段看起来像是用于保存文本的一部分。首先,如果`save_txt`变量为真,那么代码将执行以下操作:
1. `masks2segments(masks)`函数将`masks`转换为一系列分割段。它可能是将二进制掩码转换为分割区域的函数。
2. `reversed()`函数将分割段的顺序反转。
3. `scale_segments(im.shape[2:], x, im0.shape).round()`函数将每个分割段的大小调整为`im0`图像的大小,并将结果四舍五入。
最终,`segments`将包含调整大小后的分割段。
请注意,这只是对代码段的推测,具体功能可能需要根据完整代码和上下文来确定。
相关问题
解释这段代码for i, pred in enumerate(preds): shape = orig_img[i].shape if isinstance(orig_img, list) else orig_img.shape if not len(pred): results.append({"det": [], "segment": []}) continue if proto is None: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() results.append({"det": pred}) continue if retina_mask: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() masks = ops.process_mask_native(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], shape[:2]) # HWC segments = [ops.scale_segments(input_hw, x, shape, normalize=False) for x in ops.masks2segments(masks)] else: masks = ops.process_mask(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], input_hw, upsample=True) pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() segments = [ops.scale_segments(input_hw, x, shape, normalize=False) for x in ops.masks2segments(masks)] results.append({"det": pred[:, :6].numpy(), "segment": segments}) return results
这段代码用于处理预测结果,并将其存储在结果列表`results`中。以下是代码的解释:
1. `for i, pred in enumerate(preds):`:遍历预测结果列表`preds`,同时获取索引`i`和对应的预测结果`pred`。
2. `shape = orig_img[i].shape if isinstance(orig_img, list) else orig_img.shape`:根据输入图像`orig_img`的类型,获取图像形状`shape`。如果`orig_img`是列表,则获取第`i`个图像的形状;否则,获取整个图像的形状。
3. `if not len(pred): results.append({"det": [], "segment": []}) continue`:如果预测结果为空,即没有检测到目标物体,则将空的检测结果和分割结果添加到列表`results`中,并进入下一次循环。
4. `if proto is None: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() results.append({"det": pred}) continue`:如果`proto`为空,表示不进行分割操作。则对预测结果中的边界框坐标进行缩放和四舍五入操作,并将预测结果添加到列表`results`中。
5. `if retina_mask: ... else: ...`:根据是否采用了RetinaMask模型,选择不同的分割处理方式。
- 如果使用了RetinaMask模型:
- 对预测结果中的边界框坐标进行缩放和四舍五入操作。
- 使用`ops.process_mask_native`函数对预测结果中的掩膜进行处理,得到分割掩膜。
- 使用`ops.masks2segments`函数将掩膜转换为分割区域。
- 对分割区域进行缩放操作,并将结果添加到列表`segments`中。
- 如果没有使用RetinaMask模型:
- 使用`ops.process_mask`函数对预测结果中的掩膜进行处理,得到分割掩膜。
- 对预测结果中的边界框坐标进行缩放和四舍五入操作。
- 使用`ops.masks2segments`函数将掩膜转换为分割区域。
- 对分割区域进行缩放操作,并将结果添加到列表`segments`中。
6. `results.append({"det": pred[:, :6].numpy(), "segment": segments})`:将处理后的检测结果和分割结果添加到列表`results`中。
7. 最后,函数返回结果列表`results`,其中包含了处理后的检测和分割结果。
yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names segments = sv.PolygonZone.from_yolov8(yolo_results) segments = segments[segments.confidence > threshold] polygon = segments.xy conf = segments.confidence class_ids = segments.class_id 上面方法能用在这个里面吗
根据您提供的代码片段,`yolo_results` 是通过调用 `context.user_data.model` 方法来获取的模型的结果。然后,通过访问 `names` 属性,获取了标签列表。
接下来,使用 `PolygonZone.from_yolov8(yolo_results)` 方法将 `yolo_results` 转换为多边形区域。这可能是一个自定义的方法,用于从 YOLOv8 检测结果中提取多边形区域。请确保在 `PolygonZone` 类中定义了 `from_yolov8` 方法,并根据您的需求实现该方法。
然后,通过筛选出置信度大于阈值的多边形区域,将结果保存在 `segments` 变量中。然后,分别将多边形坐标、置信度和类别ID分别保存在 `polygon`、`conf` 和 `class_ids` 变量中。
根据您提供的信息,这些代码片段看起来可以在一起使用。但是,请确保在使用之前,您已经正确实现了相关的函数和方法,并根据需要进行调整。