接下来,我们需要将从OpenCV读取的mask图像转换为numpy数组。以下是转换为numpy数组的代码: AI检测代码解析 importnumpyasnp# 将mask图像转换为numpy数组mask_array=np.array(mask_image) 1. 2. 3. 4. 在这段代码中,我们使用np.array函数将mask_image转换为numpy数组,并将结果存储在mask_array变量中。 通过以上两...
data=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]])# 定义一个 4x4 的数组 1. 2. 3. 4. 3. 创建一个加掩蔽的函数 接下来,我们需要定义一个函数,该函数将接收数据和掩蔽指数(即我们要在哪些位置加掩蔽)。我们可以使用 NumPy 的掩蔽数组(Masked Array)来实现这一点。 de...
>>>import numpy.ma as ma >>>x = np.array([1,2,3,5,7,4,3,2,8,0])>>>mask = x < 5 >>>mx = ma.array(x,mask=mask)>>>mask array([ True, True, True, False, False, True, True, True, False, True], dtype=bool)>>>mx masked_array(data = [-- -- -- 5 7 -- --...
隐藏数组中的对应元素 np.ma.masked_array(data, mask=None) 执行以上代码后,输出结果是以下哪一项? importnumpyas np s = np.array([1, 2, 3, -999, 5]) print("【显示】s") print(s) mask = [False, False, False, True, False] # 屏蔽 -999 print("【执行】np.ma.masked_array(s, mask...
import numpy.ma as ma x = np.array([1,2,3,5,7,4,3,2,8,0]) mask = x < 5 mx = ma.array(x,mask=mask) mask array([ True, True, True, False, False, True, True, True, False, True], dtype=bool) mx masked_array(data = [-- -- -- 5 7 -- -- -- 8 --], mask ...
在使用numpy数组时,mask通常用于过滤数据,只保留符合条件的数据。 例如,将mask应用于一个numpy数组: ``` import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mask = np.array([True, False, False, True, True]) result = arr[mask] print(result) ``` 输出结果为:`[1 4 5]`,只保留了...
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image from torchvision.transforms import transforms def show_mask(mask, ax, random_color=False): if random_color: color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.6])], axis=0) else: color = np.arra...
array(mask) # instances are encoded as different colors obj_ids = np.unique(mask) # first id is the background, so remove it obj_ids = obj_ids[1:] # split the color-encoded mask into a set of binary masks masks = mask == obj_ids[:, None, None] # get bounding box coordinates...
import numpy as np ''' 层与层之间主要是中间变量H与W不一致,则此处模拟2层,分别改为8与4 ''' # 模拟某层,如p3 a1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class_logits b1=np.ones((3,8,2)) # rpn_class c1=np.ones((3,8,4)) # rpn_bbox ...
在Mask Rcnn中传给模型训练的是物体的mask图,但训练中会利用到包含物体的平行框,查看代码后发现gt_box是由mask生成的,其主要思路是找出平行框左上角和右下角的坐标。mask图是一个二值图,利用numpy库的where()和any()函数就可以找出$x_1$和$x_2$以及$y_1$和