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python - 重新格式化一个 numpy 数组

问题描述

我遇到了一些代码（可能会回答我的这个问题）。这是代码（来自 Vivek Maskara 对我的问题的解决方案）：

import cv2 as cv
import numpy as np

def read(image_path, label):
    image = cv.imread(image_path)
    image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)
    image_h, image_w = image.shape[0:2]
    image = cv.resize(image, (448, 448))
    image = image / 255.

    label_matrix = np.zeros([7, 7, 30])
    for l in label:
        l = l.split(',')
        l = np.array(l, dtype=np.int)
        xmin = l[0]
        ymin = l[1]
        xmax = l[2]
        ymax = l[3]
        cls = l[4]
        x = (xmin + xmax) / 2 / image_w
        y = (ymin + ymax) / 2 / image_h
        w = (xmax - xmin) / image_w
        h = (ymax - ymin) / image_h
        loc = [7 * x, 7 * y]
        loc_i = int(loc[1])
        loc_j = int(loc[0])
        y = loc[1] - loc_i
        x = loc[0] - loc_j

        if label_matrix[loc_i, loc_j, 24] == 0:
            label_matrix[loc_i, loc_j, cls] = 1
            label_matrix[loc_i, loc_j, 20:24] = [x, y, w, h]
            label_matrix[loc_i, loc_j, 24] = 1  # response

    return image, label_matrix

您是否可以解释这部分代码的工作原理以及它的具体作用：

if label_matrix[loc_i, loc_j, 24] == 0:
    label_matrix[loc_i, loc_j, cls] = 1
    label_matrix[loc_i, loc_j, 20:24] = [x, y, w, h]
    label_matrix[loc_i, loc_j, 24] = 1  # response

标签： pythonpython-3.xnumpynumpy-ndarray

解决方案

我将首先创建并解释一个简化的示例，然后解释您指出的部分。

首先，我们创建名为 的 ndarray label_matrix：

import numpy as np
label_matrix = np.ones([2, 3, 4])
print(label_matrix)

这段代码意味着您将得到一个包含 2 个数组的数组，这 2 个数组中的每一个都将包含 3 个数组，而这 3 个数组中的每一个都将包含 4 个元素。而且因为我们使用过np.ones，所有这些元素都会有一个值1。因此，打印label_matrix将输出：

[[[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]

 [[1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]
  [1. 1. 1. 1.]]]

现在，我们将更改 的第一个数组包含的第一个数组的前 4 个元素的值label_matrix。

要访问 的第一个数组label_matrix，我们这样做：label_matrix[0]

要访问第一个数组包含的第一个数组，label_matrix我们这样做： label_matrix[0, 0]

要访问第一个数组包含的第一个数组的第一个元素，label_matrix我们执行以下操作：label_matrix[0, 0, 0]

要访问第一个数组包含的第一个数组的第二个元素，label_matrix我们执行以下操作：label_matrix[0, 0, 1]

等等

所以，现在，我们将更改第一个数组包含的第一个数组的前 4 个元素的值label_matrix：

label_matrix[0, 0, 0] = 100
label_matrix[0, 0, 1] = 200
label_matrix[0, 0, 2] = 300
label_matrix[0, 0, 2] = 400

输出label_matrix：

[[[100. 200. 300. 400.]
  [  1.   1.   1.   1.]
  [  1.   1.   1.   1.]]

 [[  1.   1.   1.   1.]
  [  1.   1.   1.   1.]
  [  1.   1.   1.   1.]]]

但是我们可以这样写，而不是写 4 行代码：

label_matrix[0, 0, 0:4] = [100,200,300,400]

写法label_matrix[0, 0, 0:4]：在 的第一个数组包含的第一个数组中label_matrix，选择第4个元素（从索引0到4（4不包括））

所以现在你知道每一行的含义了。

我将解释您指出的代码部分：

if label_matrix[loc_i, loc_j, 24] == 0:：

测试索引 24 处的元素（第 23 个元素）是否有值0

如果是，那么：

label_matrix[loc_i, loc_j, cls] = 1：

将值分配给1index 处的元素cls。（如果名为的变量cls具有 value 4，它将将该值分配1给 的第一个数组包含的第一个数组的索引 4 处的元素label_matrix）

label_matrix[loc_i, loc_j, 20:24] = [x, y, w, h]：

说“x==100”、“y==200”、“w==300”和“h==400”。因此，在 的第一个数组包含的第一个数组中label_matrix，将 value 分配给100index 处的元素，将20value分配给 index200处的元素21，300在 index22和400index23

label_matrix[loc_i, loc_j, 24] = 1：

在 的第一个数组所包含的第一个数组中label_matrix，将值赋给1索引处的元素24

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