关于后处理函数

[user-li09]

老师您好，我最近在学习车道线检测模型，对您发布的内容很感兴趣，但在复现时对于输入图片的大小和输出结果的后处理不太明确，实现起来有点困难。

想咨询老师，能否提供一些帮助，十分感谢！

[LIU42]

对于输入图片的大小，TuSimple 数据集原始图像的大小为 1280x720，先将图像缩小到 640x360，然后将图像下部道路的部分裁剪出来，最终输入模型的图像大小为 640x224，用代码描述：

img = cv2.imread('xxx.jpg')
img = cv2.resize(img, (640, 360))

x1 = 0
x2 = 640
y1 = 136
y2 = 360

img = img[y1:y2, x1:x2]

对于输出结果的后处理，模型输出的结果就是对于车道线图像分割的结果，只是相较于输入图像分辨率有所降低，分割结果分辨率为 80x28，使用 sigmoid 转化为概率输出即可，通常不需要额外的后处理。如果需要可视化，可以将输出结果还原到原始分辨率。一种可能的可视化方法：

# 假设原始图像为 image，形状为 [720, 1280]，输出结果为 output，形状为 [28, 80]

for x in range(80):
    for y in range(28):
        if output[y, x] > 0.5:
            x1 = x * 16 + 8
            y1 = y * 16 + 280

            image = cv2.circle(image, (x1, y1), 10, (0, 255, 0), -1)

[user-li09]

感谢大佬！！！