image_1 = self.letterbox_image(image_1,[self.input_shape[1],self.input_shape[0]])

时间: 2023-12-28 08:04:59 浏览: 125
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自己做的一个imagebox使用案例

这代码使用了先前提到的 `letterbox_image` 函数，对 `image_1` 进行缩放填充操作。将image_1` 作为输入图像，将 `self.input_shape[1]` 和 `self.input_shape[0]` 作为目标尺寸传递给 `letterbox_image` 函数。 根据 `self.input_shape` 的值，可以推断出它是一个包含输入图像形状信息的列表或元组。其中，`self.input_shape[1]` 表示目标图像的宽度，`self.input_shape[0]` 表示目标图像的高度。 通过调用 `self.letterbox_image(image_1, [self.input_shape[1], self.input_shape[0]])`，对 `image_1` 进行缩放和填充操作，使其尺寸符合目标图像的宽高比，并返回处理后的图像。处理后的图像可以用于后续的模型输入或其他操作。
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解析代码：img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.result = cv2.resize( self.result, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_AREA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是进行目标检测的推理过程，并将检测结果展示在界面上。 首先，使用OpenCV读取图片，然后对图片进行预处理，包括缩放、转换颜色空间、转换数据类型等。然后，将处理后的图片输入模型进行推理，得到检测...

img = cv2.imread(fileName) print(fileName) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label_4.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是将文件加载并读入到img变量中，然后对图像进行缩放（使用letterbox函数）以适应所选的img_size。最后将变换后的图像存入img中。在PyTorch的上下文中，这些变换是不进行梯度计算的，因为没有必要对它们...

def button_image_open(self): print('button_image_open') name_list = [] img_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)") if not img_name: return img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10)

1. 使用QtWidgets.QFileDialog打开一个图片选择对话框，选中需要检测的图片。 2. 使用OpenCV的cv2.imread函数读取所选图片。 3. 对读取的图片进行预处理，包括调整图片大小、转换颜色空间、归一化等操作，使其符合...

def yolo_meminout(frame_in,img_w,img_h,frame_out): ## image preprocess start start_time = time.time() start_time_total = start_time img_boxed = letterbox_image(frame_in,416,416) # img_boxed.save("./pictures/pictrue_boxed.jpg") img_array_3_416_416 = image_to_array_1dim(img_boxed,416,416) input_tmp_img = float32_int(img_array_3_416_416) end_time = time.time() image_preprocess = end_time - start_time # image preprocess end ## load image to memory(DRAM) start start_time = time.time() np.copyto(img_base_buffer[0:259584],input_tmp_img) end_time = time.time() load_image_to_memory = end_time - start_time

这段代码是用来进行图像预处理和将图像加载到内存中的，其中使用了一些自定义的函数，如letterbox_image和image_to_array_1dim。可以看出，图像被缩放到了416x416的大小，并且被转换为了一维的float32类型数组。然后...

def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show解释代码

1. 将输入的图片进行缩放，使其宽度和高度都等于opt.img_size（一般情况下为416），并将其转换为RGB格式。 2. 将缩放后的图片转换为PyTorch的tensor，并将其从uint8类型转换为fp16或fp32类型，同时将像素值从0-255...

解释一下下面一段代码 def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show

1. 将输入的 img 赋值给 showimg 变量。 2. 使用 letterbox 函数将 img 调整为指定大小（416x416）。 3. 将 BGR 图像转换为 RGB 并转置通道顺序，同时将数据类型转换为 numpy 数组。 4. 将 numpy 数组转换为 ...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/asus/Desktop/UI界面/YoloV5_PyQt5-main(原版)/detect_logical.py", line 168, in button_image_open info_show = self.detect(name_list, img) File "C:/Users/asus/Desktop/UI界面/YoloV5_PyQt5-main(原版)/detect_logical.py", line 124, in detect img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] File "C:\Users\asus\Desktop\UI界面\YoloV5_PyQt5-main(原版)\utils\datasets.py", line 820, in letterbox shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

根据错误提示，您的代码在使用函数 letterbox() 时出现了问题。具体来说，img 变量的值为 NoneType，因此无法访问其 shape 属性。请检查您的代码，并确保正确传递了 img 变量。此外，也要确保 img 变量是正确的类型...

def update(self): while not rospy.is_shutdown(): data=rospy.wait_for_message(self.sources, Image2,timeout=None) frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") data= letterbox(frame, self.img_size, stride=self.stride)[0] self.img0=data.copy() data = data.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB self.imgs[0] = np.ascontiguousarray(data) # Read stream i frames in daemon thread #n, f, read = 0, self.frames[i], 1 # frame number, frame array, inference every 'read' frame

这是一个Python类中的一个方法，名为“update”。...然后，它使用“letterbox”函数将图像缩放到指定大小，并将其转换为适合神经网络输入的格式。最后，它将处理后的图像保存在类的成员变量“img0”中。

解释 h, w, _ = img.shape img, ratio, padw, padh = letterbox(img, height=self.img_size)

这段代码中，首先通过img.shape获取了图像的高度、宽度和通道数。然后使用letterbox函数对图像进行了缩放和填充操作，使其符合模型输入的要求。letterbox函数返回了三个值：缩放后的图像、缩放比例和填充后的...

[ WARN:0@38.138] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp (239) cv::findDecoder imread_('C:/Users/asus/Desktop/UI界面/YoloV5_PyQt5-main(原版)/data/images/bus.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "C:/Users/asus/Desktop/UI界面/YoloV5_PyQt5-main(原版)/detect_logical.py", line 168, in button_image_open info_show = self.detect(name_list, img) File "C:/Users/asus/Desktop/UI界面/YoloV5_PyQt5-main(原版)/detect_logical.py", line 124, in detect img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] File "C:\Users\asus\Desktop\UI界面\YoloV5_PyQt5-main(原版)\utils\datasets.py", line 820, in letterbox shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape' img_name: C:/Users/asus/Desktop/UI界面/YoloV5_PyQt5-main(原版)/data/images/bus.jpg python-BaseException 进程已结束,退出代码-805306369 (0xCFFFFFFF)

根据错误提示，您的程序在读取文件 "C:/Users/asus/Desktop/UI界面/YoloV5_PyQt5-main(原版)/data/images/bus.jpg" 时出现了问题。请确保文件路径正确，并检查文件是否存在。此外，还要检查文件的格式是否正确。...

def letterbox_image(img,w,h): if((float)(w/img_w))<((float)(h/img_h)): new_w = w new_h = (img_h*w)//img_w # 整除 else: new_w = (img_w*h)//img_h new_h = h img_resized = img.resize((new_w,new_h),PIL_Image.BILINEAR) boxed = PIL_Image.new('RGB',(w,h),(127,127,127)) box1 = (0,0,new_w,new_h) boxed.paste(img_resized.crop(box1),((w-new_w)//2,(h-new_h)//2)) return boxed

这个函数的作用是将一张图片按照指定的宽度和高度进行缩放，并将其嵌入到一个指定大小的画布中心。从代码来看，这个函数的实现方式是合理的。但是，如果要考虑性能优化，可以使用Pillow库提供的thumbnail()函数进行...

im = LetterBox(self.imgsz, self.auto, stride=self.stride)(image=im0) im = im.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB im = np.ascontiguousarray(im)这是啥意思

这是一段Python代码，用于对图片进行处理。首先，使用LetterBox函数将图片调整为指定大小，并加上黑边。然后，使用transpose函数进行维度变换。最后，将维度中的第0维和第1维交换，并取反序。

f letterbox_image: scale = min(w / iw, h / ih) nw = int(iw * scale) nh = int(ih * scale) image = image.resize((nw, nh), Image.BICUBIC) new_image = Image.new('RGB', size, (128, 128, 128)) new_image.paste(image, ((w - nw) // 2, (h - nh) // 2))new_image.paste(image, ((w - nw) // 2, (h - nh) // 2))的目的是什么

f letterbox_image函数的目的是将原始图像按比例缩放并填充到指定大小的新图像中，以适应给定的尺寸（w，h）。首先，通过计算原始图像与目标尺寸的缩放比例，确定缩放后的新宽度（nw）和新高度（nh）。然后，使用...

Traceback (most recent call last): File "aidlux_estimate.py", line 40, in <module> img = preprocess_img(frame, target_shape=(640, 640), div_num=255, means=None, stds=None) File "/home/lesson3/aidlux_estimate/utils.py", line 105, in preprocess_img img_processed = letterbox(img_processed, target_shape, stride=None, auto=False)[0] File "/home/lesson3/aidlux_estimate/utils.py", line 68, in letterbox r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) IndexError: tuple index out of range每行是什么意思

具体来说，是在调用 "preprocess_img" 函数时传入的参数出现了问题，导致程序在执行 "letterbox" 函数时出错。具体错误是索引超出范围，可能是因为传入的参数不符合要求，导致程序无法正确计算图像的大小。

代码解释：img = letterbox(img0, self.img_size, stride=self.stride)[0]

在这里，self.img_size 表示 resize 后图片的目标大小，self.stride 表示 resize 时的步长，默认为 32。letterbox 函数的作用是将原始图片缩放到指定大小，并在缩放过程中保持比例，即在不改变图片长宽比的...

车牌检测识别中的一段代码imgsz = check_img_size(img_size,s=model.stride.max()) img = letterbox(imgO,nwe_shape=imgsz)

这段代码的功能是对输入的图片进行预处理...letterbox函数则会将原始图片imgO调整为imgsz大小的图片，并进行填充，填充后的图片宽高比与imgsz一致，填充的区域用(0,0,0)填充。最终输出的img是经过调整和填充后的图片。

请详细解释下这段代码Rect<float> FaceTracker::GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const { std::vector<Rect<float>> faces = GetActiveFaceRectangles(); if (faces.empty()) { return Rect<float>(); } float min_x0 = 1.0f, min_y0 = 1.0f, max_x1 = 0.0f, max_y1 = 0.0f; for (const auto& f : faces) { min_x0 = std::min(f.left, min_x0); min_y0 = std::min(f.top, min_y0); max_x1 = std::max(f.right(), max_x1); max_y1 = std::max(f.bottom(), max_y1); } Rect<float> bounding_rect(min_x0, min_y0, max_x1 - min_x0, max_y1 - min_y0); VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active array: " << bounding_rect; // Transform the normalized rectangle in the active sensor array space to the // active stream space. const float active_array_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_array_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_array_dimension.height); const float active_stream_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.height); if (active_array_aspect_ratio < active_stream_aspect_ratio) { // The active stream is cropped into letterbox with smaller height than the // active sensor array. Adjust the y coordinates accordingly. const float height_ratio = active_array_aspect_ratio / active_stream_aspect_ratio; bounding_rect.height = std::min(bounding_rect.height / height_ratio, 1.0f); const float y_offset = (1.0f - height_ratio) / 2; bounding_rect.top = std::max(bounding_rect.top - y_offset, 0.0f) / height_ratio; } else { // The active stream is cropped into pillarbox with smaller width than the // active sensor array. Adjust the x coordinates accordingly. const float width_ratio = active_stream_aspect_ratio / active_array_aspect_ratio; bounding_rect.width = std::min(bounding_rect.width / width_ratio, 1.0f); const float x_offset = (1.0f - width_ratio) / 2; bounding_rect.left = std::max(bounding_rect.left - x_offset, 0.0f) / width_ratio; } VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active stream: " << bounding_rect; return bounding_rect; }

这段代码是一个类 FaceTracker 的成员函数 GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() 的实现。 该函数的作用是获取当前活动视频流中人脸的包围矩形，也就是所有人脸的最小矩形，返回一个 Rect<float> 类型的对象...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Chirp信号检测算法精解】：掌握高效检测Chirp信号的5大关键步骤

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/1fb88c1f540143859ce0683d26104234.png) # 1. Chirp信号检测算法概述 Chirp信号检测是现代信号处理中的一个关键环节，广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。Chirp信号，即线性调频连续波信号，因其具有良好的时频特性、抗噪声干扰能力强而备受青睐。本章将对Chirp信号检测算法做一个简要介绍，概述其核心原理与应用场景，为后续深入探讨基础理论和关键技术打下基础。 ## 1.1 Chirp信号检测的应用背景 Chirp信号检测算法的开发与优化，源于对信号在
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如何修改此代码使其支持模糊匹配？

要在C语言中实现模糊匹配，你可以考虑使用通配符或者其他模式匹配库，比如`fnmatch`函数。这里以`fnmatch`为例，它是用于做简单模式匹配的标准库函数。如果你想允许用户输入的部分字符串作为查询条件，可以稍作修改如下： ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <fnmatch.h> void fuzzy_search(const char *pattern, const char *filename) { FILE *file = fopen(filename, "r"); if (file == N