tr_mb2 = img_orig(iC-10:iC-3,jC-5:jC+2);解释这行代码

这行代码是从名为img_orig的矩阵中，选取一个子矩阵tr_mb2。这个子矩阵的大小是8x7，它是从img_orig中以(iC-10, jC-5)为左上角顶点，以(iC-3, jC+2)为右下角顶点所划定的矩形区域。其中iC和jC是变量，表示矩阵中的行和列索引。因此，这行代码的作用是从img_orig中选取一个8x7的子矩阵，该子矩阵的左上角顶点位于(iC-10, jC-5)，右下角顶点位于(iC-3, jC+2)。

相关问题

def preprocess_img(img_rgb_orig, HW=(256,256), resample=3): # return original size L and resized L as torch Tensors img_rgb_rs = resize_img(img_rgb_orig, HW=HW, resample=resample) img_lab_orig = color.rgb2lab(img_rgb_orig) img_lab_rs = color.rgb2lab(img_rgb_rs) img_l_orig = img_lab_orig[:,:,0] img_l_rs = img_lab_rs[:,:,0] tens_orig_l = torch.Tensor(img_l_orig)[None,None,:,:] tens_rs_l = torch.Tensor(img_l_rs)[None,None,:,:] return (tens_orig_l, tens_rs_l)

这段代码实现了一个图像的预处理过程，包括将原始的 RGB 图像转换为 Lab 颜色空间的图像、将 Lab 图像中的亮度通道提取出来作为单独的 L 通道图像、对 L 通道图像进行大小调整（resize）以适应模型需要的输入大小（HW），最后将调整后的 L 通道图像转换为 PyTorch 的 Tensor 格式并返回。

具体来说，输入参数包括：原始的 RGB 图像（img_rgb_orig）、调整后的 L 通道图像大小（HW）和调整方法（resample）。其中，调整方法 resample 默认为 3，表示使用 Lanczos 滤波器进行调整。该函数的输出为：原始大小的 L 通道图像的 Tensor 格式（tens_orig_l）和调整后的 L 通道图像的 Tensor 格式（tens_rs_l）。

需要注意的是，这段代码仅实现了图像预处理的一部分，具体的使用场景需要根据实际情况进行调整。

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

这个问题是由于在构建过程中使用的CUDA编译器标识未被识别所引起的。具体来说，在尝试编译CUDA编译器标识源文件"CMakeCUDACompilerId.cu"时失败了。错误信息中显示的输出是255，这表明编译过程出现了错误。

根据错误信息中的一些提示，可能的原因之一是编译器选项中使用了不正确的GPU架构选项。错误信息中显示"ptxas fatal: Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name'"，指出选择的GPU架构"sm_30"不可用。

要解决这个问题，您可以尝试以下几点：

1. 检查CUDA版本：确保您使用的CUDA版本与您的GPU架构兼容。您可以查看CUDA文档或GPU架构兼容性表以获取详细信息。

2. 检查编译器选项：检查CMakeLists.txt文件中关于CUDA编译器选项的配置，确保选择的GPU架构选项是有效的。

3. 检查CUDA环境变量：确保CUDA环境变量设置正确，以便CMake可以正确找到CUDA工具链和库。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和构建配置的信息，以便能够更好地帮助您解决问题。