image_1 = self.letterbox_image(image_1,[self.input_shape[1],self.input_shape[0]])
时间: 2023-12-28 12:04:59 浏览: 128
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。
相关问题
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,得到检测结果,再对结果进行非极大值抑制,去除重复的检测框。最后,将检测结果绘制在原图上,保存展示图片,并将展示图片转换为Qt中可以显示的QImage格式,并在界面上展示。
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进行反向传播。
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