MDNet中gen_config.py文件

import os
import json
import numpy as np


def gen_config(args):

    if args.seq != '':
        # generate config from a sequence name

        seq_home = 'datasets/OTB'
        result_home = 'results'

        seq_name = args.seq#输入时，获取的视频名称，实验中，获取的名称为DragonBaby
        img_dir = os.path.join(seq_home, seq_name, 'img')#图片路径拼接
        gt_path = os.path.join(seq_home, seq_name, 'groundtruth_rect.txt')#真值路径拼接

        img_list = os.listdir(img_dir)#获取图片路径下的所有文件，放到list中
        img_list.sort()#将图片名字进行排序，比如按照序列号排序，否则会混乱，而不是按照原先的顺序。
        img_list = [os.path.join(img_dir, x) for x in img_list]#！！！这个句子好高级，本来img_list中存的是图片名称，001，002
                #经过这个语句后，img_list中存的是所有图片的路径，而不只是个名字。
        
        with open(gt_path) as f:#读取真值文本文件
#https://blog.youkuaiyun.com/qq_20135597/article/details/89193961   介绍np.loadtxt()函数，用来加载txt文件，每一行的格式必须相同
            gt = np.loadtxt((x.replace('\t',',') for x in f), delimiter=',')#delimiter是一个分隔符。该条语句将txt信息读出来，并转变成numpy.array
        init_bbox = gt[0]#获取第一帧中边界框的信息

        result_dir = os.path.join(result_home, seq_name)#结果目录
        if not os.path.exists(result_dir):#如果不存在，就建立一个
            os.makedirs(result_dir)
        savefig_dir = os.path.join(result_dir, 'figs')#保存生成的视频
        result_path = os.path.join(result_dir, 'result.json')#保存结果集

    elif args.json != '':
        # load config from a json file

        param = json.load(open(args.json, 'r'))
        seq_name = param['seq_name']
        img_list = param['img_list']
        init_bbox = param['init_bbox']
        savefig_dir = param['savefig_dir']
        result_path = param['result_path']
        gt = None###不知道为啥为空。

    if args.savefig:
        if not os.path.exists(savefig_dir):
            os.makedirs(savefig_dir)
    else:
        savefig_dir = ''

    return img_list, init_bbox, gt, savefig_dir, args.display, result_path
#获取图片序列号，第一针中边界框，所有边界框，图像保存位置，是否展示，结果路径。