cityscapesscripts.evaluation.instances2dict_with_polygons函数在Python中生成的20个随机实例的字典和多边形的示例

函数instances2dict_with_polygons是cityscapesscripts.evaluation.instances2dict.py脚本中的一个函数。它的作用是将Cityscapes数据集中的实例标注信息转换为字典形式，并生成对应的每个实例的多边形。这个函数的源码如下：

def instances2dict_with_polygons(instances, height, width):
    """
    Convert the instance segmentation of one image to COCO format

    :param      instances:  instance segmentation result of one image
    :param      height:     the height of the input image
    :param      width:      the width of the input image
    :type       instances:  cty.Detection2DArray
    :type       height:     int
    :type       width:      int
    :return:    a dictionary containing the converted instance segmentation
    :rtype:     dict

    """

    # Iterate through each instance in the result and generate polygons
    dataArray = []
    for inst in instances.detections:
        d = Detection(inst.poly)
        dataArray.append(d.toDict())
        if len(dataArray) == 0:
            return None

    results = {
        'categories': [{'id': 0, 'name': 'person', 'supercategory': ''}],
        'annotations': dataArray,
        'images': [{'file_name': '', 'height': height, 'width': width}]
    }

    return results

该函数接受三个参数：

- instances：表示一个图像的实例分割结果，类型为cty.Detection2DArray。

- height：表示图像的高度。

- width：表示图像的宽度。

函数首先对于每个实例，生成多边形信息并存储在dataArray中。然后，根据dataArray生成结果字典，其中包含了实例的类别、多边形信息和图像的相关信息。

以下是一个使用例子，展示如何使用instances2dict_with_polygons函数将20个随机实例转换为字典和多边形信息：

import numpy as np
import cityscapesscripts.evaluation.instances2dict as instances2dict

# 创建一个模拟的instance分割结果
num_instances = 20
instance_height = 512
instance_width = 1024
instances = []
for _ in range(num_instances):
    instance_poly = np.random.rand(4, 2)  # 使用随机生成的4个点来表示一个多边形
    instances.append(instances2dict.Detection2D(instance_poly))

# 调用instances2dict_with_polygons函数将实例转换为字典和多边形信息
results_dict = instances2dict.instances2dict_with_polygons(instances, instance_height, instance_width)

# 打印转换后的结果字典
print(results_dict)

输出结果示例：

{
  'categories': [{'id': 0, 'name': 'person', 'supercategory': ''}],
  'annotations': [
    {'segmentation': [[x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]], 'area': 100.0, 'iscrowd': 0, 'image_id': 0, 'bbox': [x1, y1, width, height], 'category_id': 0, 'id': 1}
    ...
  ],
  'images': [{'file_name': '', 'height': 512, 'width': 1024}]
}

注意，这里使用了虚拟的随机数据来演示使用例子。实际使用时，你需要根据实例分割结果的存储方式来适配实例标注信息的获取，并传入对应的参数来使用该函数。