import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()
时间: 2023-06-08 14:09:03 浏览: 462
这段代码使用了PyTorch、OpenCV等库，从模型模块中导入了parsingNet模型，从常用工具模块中导入了merge_config和dist_print等函数。代码还使用了LaneTestDataset数据集和culane_row_anchor、tusimple_row_anchor常量。在if __name__ == "__main__":中，代码设置了torch.backends.cudnn.benchmark为True，合并了配置信息args和cfg，并输出了“start testing...”信息。然后根据配置信息中的backbone选择了不同的通道数，并初始化了一个parsingNet模型。
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class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler
这段代码是一个用于构建数据加载器的函数。它接受一些参数，包括数据集的配置、类别名称、批次大小、分布式训练标志、数据集的根路径等。
首先，根据数据集的配置和其他参数，创建一个数据集对象。
如果设置了 `merge_all_iters_to_one_epoch` 标志为 `True`，则调用数据集对象的 `merge_all_iters_to_one_epoch` 方法，将所有迭代器合并到一个周期中。
接下来，如果分布式训练标志为 `True`，则根据训练模式创建相应的采样器。对于训练模式，使用 `torch.utils.data.distributed.DistributedSampler` 创建采样器；对于非训练模式，根据当前进程的排名和世界大小创建 `DistributedSampler` 采样器，并设置 `shuffle` 参数为 `False`。
如果不是分布式训练，则采样器为 `None`。
最后，使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建数据加载器，传入数据集对象、批次大小、是否在训练模式下洗牌、数据集对象的 `collate_batch` 方法用于批量整理数据、是否丢弃最后一个批次、采样器以及其他参数。
函数返回数据集对象、数据加载器和采样器。
修改代码，使HSV映射:import torch import cv2 from deep_sort.deep_sort import DeepSort from deep_sort.utils.parser import get_config import os import csv from datetime import datetime # 颜色映射字典 (BGR格式到中文名称) COLOR_MAP = { (0, 0, 255): '红色', # 红色 (BGR中的红色是(0,0,255)) (255, 0, 0): '蓝色', # 蓝色 (0, 255, 0): '绿色', # 绿色 (0, 255, 255): '黄色', # 黄色 (0, 0, 0): '黑色', # 黑色 (255, 255, 255): '白色', # 白色 (128, 128, 128): '灰色', # 灰色 # 可以添加更多颜色映射 } def bgr_to_chinese(color): """ 将BGR颜色转换为最接近的中文颜色名称 :param color: BGR格式的颜色 (list/tuple) :return: 中文颜色名称 """ if not isinstance(color, (list, tuple)) or len(color) != 3: return '未知颜色' # 确保颜色值是整数 color = tuple(int(c) for c in color) # 如果颜色在映射表中直接存在 if color in COLOR_MAP: return COLOR_MAP[color] # 如果没有精确匹配，寻找最接近的颜色 min_dist = float('inf') closest_color = '未知颜色' for bgr, name in COLOR_MAP.items(): # 计算欧式距离 dist = sum((c1 - c2) ** 2 for c1, c2 in zip(color, bgr)) ** 0.5 if dist < min_dist: min_dist = dist closest_color = name return closest_color # 初始化 DeepSORT cfg = get_config() cfg.merge_from_file("./deep_sort/configs/deep_sort.yaml") deepsort = DeepSort( cfg.DEEPSORT.REID_CKPT, max_dist=cfg.DEEPSORT.MAX_DIST, min_confidence=0.5, nms_max_overlap=0.7, max_iou_distance=0.7, max_age=30, n_init=3, nn_budget=100, use_cuda=True ) # 全局变量 total_car_num = 0 detected_car_ids = set() current_csv_file = None # 存储当前CSV文件名 def Car_Num(): global total_car_num return total_car_num def init_car_data_file(): """ 初始化一个新的CSV文件，文件名包含时间戳 :return: 新创建的CSV文件路径 """ # 创建car-data目录如果不存在 os.makedirs("car-data", exist_ok=True) # 生成带时间戳的文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = os.path.join("car-data", f"car_data_{timestamp}.csv") # 写入CSV文件头 with open(filename, mode="w", newline="", encoding='utf-
<think>好的，用户想在现有代码基础上增加HSV颜色空间的映射功能。首先，我需要回顾现有的代码结构，看看RGB转LAB是如何实现的。根据引用[1]，当前的流程包括Gamma校正、RGB转XYZ，再转LAB。用户现在需要添加HSV的支持，可能需要类似的结构，或者利用现有的库函数。
接下来，HSV和RGB之间的转换是否有现成的函数可用呢？根据引用[2]，colorsys模块里确实有rgb_to_hsv和hsv_to_rgb的函数，这应该可以直接调用，而不需要手动实现转换矩阵。这样可以节省时间，减少错误。
然后，我需要考虑如何在现有代码中添加新的功能模块。可能需要在转换函数中增加一个选项，比如添加一个参数来指定目标颜色空间，是LAB还是HSV。例如，修改convert函数，接受一个参数如mode，当mode为'hsv'时调用colorsys的转换函数。
另外，Gamma校正的部分是否需要调整？因为HSV转换可能不需要Gamma处理，但原代码中对三个通道都做了Gamma映射。需要确认HSV转换是否需要先进行Gamma校正，或者是否应该在转换到HSV之前处理。根据通常的做法，颜色空间转换可能是在线性RGB空间进行的，所以可能需要先进行Gamma校正，将sRGB转换到线性RGB，再进行转换。这一点需要仔细核对。
然后，如何处理多通道的问题？HSV的三个分量是色调、饱和度和明度，可能需要不同的处理方式。例如，色调范围是0-360度，但在某些库中可能归一化为0-1。需要确保转换后的数值范围正确，并且后续处理（如保存图像）时不会出错。
还需要测试代码的兼容性，确保添加HSV功能后，原有的LAB转换仍然正常工作。可能需要增加条件判断，根据用户选择的模式执行不同的转换流程。同时，也要考虑代码的可扩展性，方便未来添加其他颜色空间。
最后，用户可能需要示例代码和用法说明，以便理解如何调用新的HSV转换功能。需要提供清晰的步骤，比如导入colorsys模块，修改转换函数，添加处理分支等。此外，提醒用户注意数据类型和范围，比如HSV的H分量可能需要乘以360得到度数。
总结步骤：1. 导入colorsys模块；2. 修改现有转换函数，添加HSV分支；3. 在Gamma校正后，根据模式选择转换方式；4. 处理各分量的范围；5. 更新函数调用示例。同时，确保文档引用正确，比如引用[2]提到的colorsys函数。</think>根据现有RGB转LAB的代码结构和颜色空间转换原理，可以通过以下步骤增加HSV颜色映射功能：
**实现步骤：**
1. **导入颜色转换库**
```python
import colorsys # 添加颜色空间转换库引用[^2]
```
2. **修改转换函数**
```python
def convert(rgb_channel, mode='lab'):
"""支持LAB/HSV两种转换模式的通用函数"""
if mode.lower() == 'hsv':
# 将RGB归一化到0-1范围
r, g, b = [x/255.0 for x in rgb_channel]
# 调用colorsys的RGB转HSV函数
h, s, v = colorsys.rgb_to_hsv(r, g, b)
# 将HSV值映射到常规数值范围
return (h*360, s*100, v*100) # H:0-360°, S/V:0-100%[^2]
# 原有LAB转换逻辑保持不变[^1]
# ... (原有XYZ到LAB的转换代码)
```
3. **更新处理流程**
```python
def process_image(image, mode='lab'):
# 原有Gamma校正保持不变[^1]
gamma_corrected = gamma_mapping(image)
# 分通道处理
converted_channels = []
for channel in gamma_corrected:
converted = convert(channel, mode=mode)
converted_channels.append(converted)
return reconstructed_image(converted_channels)
```
**实现原理：**
1. 基于颜色空间的三维坐标系特性[^3]，HSV与RGB保持双射关系
2. 利用colorsys内置的`rgb_to_hsv()`实现精确转换
3. 数值范围转换：
- 输入RGB需要归一化到0-1
- 输出H范围0-360°（色相环角度）
- S/V范围0-100%（百分比表示饱和度与明度）
**调用示例：**
```python
# 转换到HSV颜色空间
hsv_image = process_image(input_image, mode='hsv')
# 反向转换（需补充hsv_to_rgb）
def inverse_convert(hsv_channel):
h, s, v = [x[0]/360.0, x[1]/100.0, x[2]/100.0 for x in hsv_channel]
return [int(c*255) for c in colorsys.hsv_to_rgb(h, s, v)]
```
**注意事项：**
1. HSV的H分量具有环形特性（0°=360°）
2. 饱和度S=0时，H分量无意义
3. 建议在转换前保持图像数据为浮点类型
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Web前端开发：CSS与HTML设计模式深入解析
《Pro CSS and HTML Design Patterns》是一本专注于Web前端设计模式的书籍，特别针对CSS（层叠样式表）和HTML（超文本标记语言）的高级应用进行了深入探讨。这本书籍属于Pro系列，旨在为专业Web开发人员提供实用的设计模式和实践指南，帮助他们构建高效、美观且可维护的网站和应用程序。
在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。
HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容，如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本，不仅增强了网页的表现力，还引入了更多新的特性，例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。
CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。
现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点：
1. CSS基础和选择器：
书中可能会涵盖CSS基本概念，如盒模型、边距、填充、边框、背景和定位等。同时还会介绍CSS选择器的高级用法，例如属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器以及选择器的组合使用。
2. CSS布局技术：
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3. 高级CSS技巧：
这些技巧可能包括动画和过渡效果，以及如何优化性能和兼容性。例如，CSS3动画、关键帧动画、转换（Transforms）、滤镜（Filters）和混合模式（Blend Modes）。
4. HTML5特性：
书中可能会深入探讨HTML5的新标签和语义化元素，如`<article>`、`<section>`、`<nav>`等，以及如何使用它们来构建更加标准化和语义化的页面结构。还会涉及到Web表单的新特性，比如表单验证、新的输入类型等。
5. 可访问性（Accessibility）：
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6. 前端性能优化：
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7. JavaScript与CSS/HTML的交互：
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9. 测试和维护：
书中也可能包含关于如何测试网页以及如何持续优化和维护CSS和HTML代码的章节。例如，使用断言测试、自动化测试、性能分析工具等。
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以上所述，构成了《Pro CSS and HTML Design Patterns》一书可能包含的核心知识点。通过学习这些内容，Web前端开发者可以掌握更为高效和优雅的设计模式，从而在日常工作中更高效地解决实际问题。
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轻便实用的Java库类查询工具介绍
标题 "java2库类查询" 和描述表明，所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包（SDK）中包含的所有应用程序编程接口（API）类。通过这样的工具，开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便，这表明其占用的系统资源相对较少，同时提供直观的用户界面，使得查询过程简洁高效。
从描述中可以得出几个关键知识点：
1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。
2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。
3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。
4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。
5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。
从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点：
- Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。
- 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。
- 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。
最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。
总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
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- “§§相关问题§§”必须完整输出在第一行，禁止换行分散。
- 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。
现在，回忆MATLAB的快捷键：在MATLAB中，整段注释通常使用快捷键Ctrl + R来注释选中的代码行，使用Ctrl + T来取消注释。用户问的是“整段注释”，所以我应该确认快捷键。
在MATLAB中：
- 注释选中的行：Ctrl + R
-