代码解释def img_folder(root_path): file_paths = [] for filename in os.listdir(root_path): if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.jpeg'): file_paths.append(os.path.join(root_path, filename)) return file_paths if __name__ == "__main__": #---------------------------------------------------------------------------# # 分类个数+1、如2+1 #------------------------------# num_classes = 2 #--------------------------------------------# # 区分的种类，和json_to_dataset里面的一样 name_classes = ["bk", "target"] #--------------------------------------------# gt_dir = r"E:\homework\demoing_v3\covid_seg\data\train_GT" img_dir = r"E:\homework\demoing_v3\covid_seg\data\train" with open(os.path.join(r"E:\homework\demoing_v3\covid_seg\data", "path/val.txt"),"r") as f: val_lines = f.readlines() miou_out_path = r"miou_out" pred_dir = os.path.join(miou_out_path, 'detection-results') if not os.path.exists(pred_dir): os.makedirs(pred_dir) print("Load model.") model_path = 'logs/best_epoch_weights.pth' net = AttU_Net(img_ch=3,output_ch=2) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') net.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device)) net = net.eval().cuda() print("Load model done.") print("Get predict result.") image_ids = [] for image_name in tqdm(val_lines): image_name = image_name[:-1] image_path = os.path.join(img_dir, image_name + ".png") image = Image.open(image_path) image = get_miou_png(image, net) image_ids.append(image_name) image.save(os.path.join(pred_dir, image_name + ".png")) print("Get predict result done.") print("Get miou.") hist, IoUs, PA_Recall, Precision = compute_mIoU(gt_dir, pred_dir, image_ids, num_classes, name_classes) # 执行计算mIoU的函数 print("Get miou done.") show_results(miou_out_path, hist, IoUs, PA_Recall, Precision, name_classes)

### Python代码功能与逻辑解释 以下是对代码中提到的功能和逻辑的详细解释： #### 1. **img_folder函数** `img_folder` 函数的作用通常是遍历指定文件夹中的所有图像文件，并将这些图像文件加载到内存中，以便后续处理。例如，在深度学习任务中，`img_folder` 可能会用于加载训练集或测试集的图像数据[^3]。 ```python def img_folder(folder_path): images = [] for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): # 筛选图像文件 img_path = os.path.join(folder_path, filename) img = cv2.imread(img_path) # 使用OpenCV读取图像 images.append(img) return images ``` - **功能**：该函数通过 `os.listdir` 遍历文件夹中的所有文件，筛选出符合特定格式（如 `.png`, `.jpg`）的图像文件，并使用 OpenCV 的 `cv2.imread` 将其加载为 NumPy 数组。 - **逻辑**：它返回一个包含所有图像的列表，便于后续处理，例如模型预测或数据增强。 --- #### 2. **模型加载** 模型加载通常涉及从磁盘读取预训练模型权重并将其加载到模型架构中。以下是可能的实现方式： ```python import torch from FastFCN.models import build_model # 假设这是模型定义 # 加载模型架构 model = build_model(pretrained=True) # 加载自定义权重 checkpoint = torch.load("path_to_checkpoint.pth", map_location=torch.device('cpu')) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) model.eval() # 切换到评估模式 ``` - **功能**：这段代码首先定义了模型架构，然后从 `.pth` 文件中加载预训练权重。最后，模型被切换到评估模式以进行推理。 - **逻辑**：模型加载是深度学习任务的核心步骤之一，确保模型能够正确初始化并准备进行预测[^1]。 --- #### 3. **预测结果保存** 预测结果保存通常包括将模型输出的张量转换为图像格式，并将其保存到指定路径。以下是可能的实现方式： ```python import numpy as np import cv2 def save_prediction(output, image_name, save_dir): # 假设 output 是模型的预测结果 (H, W, C) prediction = np.argmax(output, axis=0) # 对分类任务取最大值 prediction = (prediction * 255).astype(np.uint8) # 转换为图像格式 save_path = os.path.join(save_dir, image_name + ".png") cv2.imwrite(save_path, prediction) # 保存预测结果 ``` - **功能**：该函数将模型输出的张量转换为灰度图像，并使用 OpenCV 的 `cv2.imwrite` 将其保存到指定路径。 - **逻辑**：预测结果通常需要经过后处理（如归一化、缩放）才能保存为图像文件。这一步对于可视化和后续分析非常重要[^2]。 --- #### 4. **mIoU计算** mIoU（Mean Intersection over Union）是语义分割任务中常用的评价指标，表示所有类别 IoU 的平均值。以下是可能的实现方式： ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np def calculate_mIoU(predictions, ground_truths, num_classes): ious = [] for cls in range(num_classes): intersection = np.sum((predictions == cls) & (ground_truths == cls)) union = np.sum((predictions == cls) | (ground_truths == cls)) if union != 0: ious.append(intersection / union) return np.mean(ious) ``` - **功能**：该函数通过计算每个类别的交集与并集来得出 IoU，并最终返回所有类别的平均值（mIoU）。 - **逻辑**：mIoU 是衡量模型分割性能的重要指标。通过比较预测结果与真实标签，可以评估模型在不同类别上的表现[^3]。 --- ###