Разное

Метки в паскале: Оператор перехода goto в Pascal или метки

Простые управляющие операторы

Дата добавления: 2014-10-03 | Просмотров: 1390

Оператор присваивания Понятие составного оператора, операторные скобки

К простым управляющим операторам относятся операторы безусловных переходов. Они, как и все управляющие операторы, предназначены для изменения порядка выполнения написанных инструкций (команд). В Турбо-паскале таких операторов три: goto, continue и break. Иногда к ним относят процедуры Exit и Halt. Рассмотрим работу этих операторов.

 

Оператор безусловного перехода.

Вид оператора

goto <метка>;

Назначение – передача управления в программе на оператор, помеченный меткой <метка>. Меткой может выступать имя (написанное по правилам для имен языка) или целое число без знака, описанное в операторе описания меток Label, и стоящее перед помеченным оператором, но только в одном месте программы.

Метка отделяется от оператора символом «:».Переход на метку может встречаться в блоке несколько раз, но сама метка — только один раз. Если на какую-то метку нет передачи управления, ошибки не будет.

Оператор безусловного перехода, вообще говоря, не разрешен в структурном программировании. Хотя он позволяет сократить текст программы, его использование в паскале ограничено рядом правил и рекомендаций. Запрещается переходить внутрь составного оператора, внутрь или на начало подпрограммы и выходить из подпрограммы в вызвавшую ее программу. Не рекомендуется выполнять переход за пределы страницы (экрана) текста программы, кроме перехода на завершающие операторы программы. Все это связано с возможностью пропуска важных операторов для правильного функционирования программы. Обычно оператор безусловного перехода используется только для возврата на начало тела цикла, если цикл конструируется с помощью условного и безусловного операторов.

Отметим, что следующий за goto оператор должен быть также помечен другой меткой, (если goto не последний в группе операторов).

В противном случае, на следующий за goto оператор никак не попасть.

 

Оператор продолжения цикла.

Вид оператора:

continue;

Назначение – прекращение выполнения текущего шага цикла и переход на выполнение следующего шага цикла (т.е. переход на конец тела цикла). Оператор можно использовать, начиная с 6-й версии Турбо-паскаля. Как правило, этот оператор используется внутри условного оператора. Пример использования оператора – смотри в описании операторов цикла.

 

Оператор прекращения (прерывания) цикла.

Вид оператора:

break;

Назначение – прекращение выполнения текущего цикла и переход на выполнение следующего за циклом оператора. Оператор можно использовать, начиная с 6-й версии Турбо-паскаля. Как правило, этот оператор используется внутри условного оператора. Пример использования оператора – смотри в описании операторов цикла.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 |

Pascal VOC — Theos AI

Структура папок

    • images

      • image1. jpg

        04

        • 0404 2.jpg

      • изображение(N).jpg

    • ярлыки

      • image3.xml

      • image4.xml

      • image(N+1).xml

      • 18

        • изображений

          • image5.jpg

          • image6. jpg

          • изображение(N+2).jpg

          5 labels

          • image5.xml

          • image6 .xml

          • изображение(N+2).xml

      • изображения

        • изображение
        • .jpg

        • image8.jpg

        • изображение(N+3). jpg

      • ярлыки

        • image7.xml

        • image8.xml

        • 04
        • 04
          • 04 изображение(N+3).xml

    Файл этикетки

    Поле объекта состоит из следующих 2 полей.

    • имя — это имя класса ограничивающей рамки.

    • bndbox — значения ограничивающей рамки.

      • xmin — значение X в верхней левой точке.

      • ymin — значение Y верхней левой точки.

      • xmax — значение X в нижней правой точке.

      • ymax — значение Y нижней правой точки.

    einstein.jpg

    einstein.jpg

    einstein.xml

    einstein. jpg0004

    глаз

    687

    579

    752

    617

    глаз

    8 xmin>

    575

    579

    617

    нос

    10 нос bndbox>

    586

    579

    716

    777

    <объект>

    рот

    563

    835

    716

    833

    face

    347

    >324

    800

    984

    Предыдущий

    Darknet TXT

    Последнее изменение нейронной сети 9 мес назад 900 помечены изображения в PASCAL VOC 12 как основная правда?

    спросил

    Изменено 1 год, 11 месяцев назад

    Просмотрено 6к раз

    Я хочу реализовать сеть семантической сегментации и обучить ее с помощью PASCAL VOC 12. Основная истина закодирована в цветах, а не в метках, и я ищу способ преобразовать ее в метки. Кроме того, я прочитал ссылку ниже:

    Tensorflow: как создать изображение в стиле Pascal VOC

    Есть ли какой-либо другой код или алгоритм, дружественный пользователю, для решения моей проблемы?

    • нейронная сеть
    • глубокое обучение
    • keras
    • сегментация изображения

    Я только что столкнулся с той же проблемой с набором данных PASCAL VOC. Затем я проверил функцию deeplab/datasets/remove_gt_colormap.py в коде TensorFlow в Deeplab на предмет загрузки и преобразования меток сегментации.

     
     из изображения импорта PIL
импортировать тензорный поток как tf
импорт cv2
def _remove_colormap_deeplab (имя файла):
  """Удаляет цветовую карту из аннотации.
  Аргументы:
    имя файла: имя файла аннотации наземной истины.
  Возвращает:
    Аннотация без карты цветов.
  """
  вернуть np.array (Image.open (имя файла))
def _save_annotation_deeplab (аннотация, имя файла):
  """Сохраняет аннотацию в формате png. 
  Аргументы:
    аннотация: аннотация сегментации.
    имя файла: имя выходного файла.
  """
  pil_image = Image.fromarray (annotation.astype (dtype = np.uint8))
  с tf.gfile.Open(имя файла, режим = 'w') как f:
      pil_image.save(f, 'PNG')

    Насколько я понимаю (, но не уверен на 100% ), np.array(Image.open(filename)) преобразует объект Pillow Image в массив numpy на основе режима загруженного объекта Pillow Image. Здесь я проверил, что загруженное изображение метки/класса Pascal VOC, например,

    datasets/pascal_voc_seg/VOCdevkit/VOC2012/SegmentationClass/2011_003078.png , имеет режим P: палитра (что означает 8-битные пиксели, сопоставленные с любым другой режим с использованием цветовой палитры). Так из-за Режим 'P' , преобразующий этот объект изображения PIL в массив numpy, будет отображать каждое значение пикселя в индекс (т.е. соответствующий классу или метке , определенной в PASCAL VOC) в массив палитры из 256 значений RGB.

    Вы также можете проверить мою заметку Jupyter для деталей.

    В PASCAL VOC 12 имеется 21 класс — 20 объектов и 1 фон. Классы кодируются как значения пикселей. Например, пиксели, принадлежащие фону, имеют значения 0 . Остальные классы кодируются от 9с 0331 1

    по 20 в алфавитном порядке. Например, самолет класса имеет значения пикселей, равные 1 . В каждом изображении у вас может быть несколько классов. Итак, если вы хотите получить метки классов, просто прочитайте соответствующее изображение с помощью OpenCV или PIL и найдите различные значения пикселей, присутствующие в изображении. Значения пикселей дадут вам классы объектов, присутствующих на изображении. В любом образе не будет больше 3-4 разных классов. Однако может быть несколько экземпляров одного и того же класса.

    4

    Это комбинация @Harsh и @ccj5351. Метки VOC2012 встроены в изображение, что означает, что все, что вам нужно сделать, это прочитать их и определить значения пикселей.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *