>>addpath(fullfile(matlabroot,'F:\个人文件夹\临时文件\slq.jpg';'imdata')); >>I = propsSynthesizeImage([200 300],5); >>imshow(I); threshold = graythresh(I); BW = imbinarize(I, threshold); stats = regionprops('table', BW, 'Centroid', 'WeightedCentroid'); centroids = stats.Centroid; weighted_centroids = stats.WeightedCentroid; imshow(BW); hold on plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'b*'); ​plot(weighted_centroids(:,1), weighted_centroids(:,2), 'ro');

这段代码存在一个语法错误，即在第一行addpath函数的参数中，两个路径之间应该使用逗号（,）而不是分号（;）分隔。

正确的代码应该是：

addpath(fullfile(matlabroot, 'F:\个人文件夹\临时文件\slq.jpg', 'imdata'));
I = propsSynthesizeImage([200 300], 5);
imshow(I);
threshold = graythresh(I);
BW = imbinarize(I, threshold);
stats = regionprops('table', BW, 'Centroid', 'WeightedCentroid');
centroids = stats.Centroid;
weighted_centroids = stats.WeightedCentroid;
imshow(BW);
hold on;
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'b*');
plot(weighted_centroids(:,1), weighted_centroids(:,2), 'ro');

注意，第一行中的路径需要根据实际情况进行修改。

相关问题

帮我优化这段代码function face_locations = Detection(photolist) %函数功能：进行人脸检测，返回所有人脸的坐标 %1、将所有文件夹都包括到目录方便于自函数的调用 addpath(genpath(pwd)) %2、建立人脸联合检测分类器（具体子函数能进行五官识别） detector = buildDetector(2,1,170); %3、利用检测器识别人脸 I = imread('C:/IPC/FIG1.jpg')

根据你提供的代码，我看到可以进行以下优化：

1. 不需要每次调用函数都将所有文件夹都包括到目录，最好在程序一开始就将所有需要使用的文件夹添加到目录中。

2. 建立人脸检测器可以放在函数外部进行，这样可以避免每次调用函数都重新建立检测器。

3. 函数应该接受一个参数，而不是固定读取一张图片进行人脸检测。

4. 函数应该返回人脸位置列表，而不是将其保存在一个变量中。

下面是一些可能的优化代码：

% 将所有需要使用的文件夹添加到目录中
addpath(genpath(pwd))

% 建立人脸检测器
detector = buildDetector(2,1,170);

function face_locations = Detection(photolist)
% 进行人脸检测，返回所有人脸的坐标

% 初始化人脸位置列表
face_locations = [];

% 遍历所有照片
for i = 1:length(photolist)
    % 读取照片
    I = imread(photolist{i});
    % 使用检测器识别人脸
    bbox = detectFaceParts(detector, I, false);
    % 将所有人脸位置添加到列表中
    face_locations = [face_locations; bbox(:,1:4)];
end
end

这些优化可能不是最佳方案，具体取决于你的需求和数据。

ADDPATH=$(pwd) echo export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$ADDPATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

这段代码的作用是将当前项目文件夹的路径添加到PYTHONPATH环境变量中，以便在运行Python脚本时能够正确导入项目文件。具体来说，这段代码会将当前路径保存到变量ADDPATH中，然后将export命令添加到.bashrc文件中，将PYTHONPATH设置为原来的值加上ADDPATH。最后，通过source命令使.bashrc文件生效。

引用\[1\]中的代码是用于在Linux终端中运行的，可以提前下载好项目文件，然后使用cd命令跳转到项目文件夹下，接着执行ADDPATH=$(pwd) echo export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$ADDPATH >> ~/.bashrc和source ~/.bashrc命令。

如果你遇到了问题，可以尝试使用引用\[2\]中的命令来运行Python脚本，其中-f参数指定了配置文件的路径，-d参数指定了使用的GPU设备编号，-b参数指定了batch size，-c参数指定了模型的路径，-o参数表示使用混合精度训练。

如果你想替换-c参数中的模型路径为绝对路径，可以参考引用\[3\]中的代码，将原来的yolox_s.pth替换为你的绝对路径。

至于你提到的FileNotFoundError: \[Errno 2\] No such file or directory: '/data/Argoverse-HD/annotations/train.json'错误，这是因为代码中指定的文件路径不存在。你需要确保该文件存在于指定的路径中，或者根据实际情况修改文件路径。

希望这些信息对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [StreamYOLO 代码阅读记录](https://blog.csdn.net/allrubots/article/details/128471457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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