coord.shape

时间: 2024-06-13 15:04:05 浏览: 146
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坐标转换器COORD,免安装，解压即用

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引用和引用[2]中的代码都使用了numpy数组coord，而coord.shape是numpy数组的一个属性，用于返回数组的维度。具体来说，它返回一个元组，其中包含数组的行数和列数（如果是二维数组）。因此，如果coord是一个二维数组，那么coord.shape将返回一个形如(h, w)的元组，其中h是数组的行数，w是数组的列数。在引用和引用中，coord.shape被用来获取数组的行数和列数，以便在循环中遍历数组的每个元素。
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解释 tree = KDTree(points3D[:, :2]) with open("./voc/skelon/3d/"+file, 'w', encoding='utf-8') as f1: for y in range(skeleton.shape[0]): for x in range(skeleton.shape[1]): if skeleton[y][x] == 255: # 寻找离某二维点最近的三维点 x_axis_coord, y_axis_coord = transform_xy(x, y) query_point = [x_axis_coord, y_axis_coord] dist, index = tree.query(query_point) #把所找的每个点的三维坐标以txt文本格式保存 f1.write(str(points3D[index][0])+" "+ str(points3D[index][1])+" "+ str(points3D[index][2])+" "+'\n')

这段代码的作用是将一个二维的图像骨架（skeleton）映射到三维空间中的点云（points3D）。具体地，它首先用二维坐标作为查询点，在三维点云中找到离该点最近的点，并把该点的三维坐标写入一个文本文件中。...

下面一段代码有什么错误：def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

这段代码存在以下几个错误： 1. 缺少必要的库导入语句，例如import tensorflow as tf，import numpy as np，import xlsxwriter，from PIL import Image等。 2. 在evaluate_one_image()函数中，缺少了...

results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): # 将多边形的点坐标转换为列表形式 points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon" 检查一下

points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon" }) ...

with tf.Session() as sess: sess.run(init) saver = tf.train.Saver() train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/train',sess.graph) test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/test') step = 1 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord) print('doing1') # Keep training until reach max iterations try: while step * batch_size <= training_iters: # print('doing2') batch_xs, batch_ys = sess.run([hrrp_batch, label_batch]) # print(batch_xs.shape) # print(batch_ys.shape) # 获取批数据 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: summary= sess.run(merged, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) test_writer.add_summary(summary, step) # 计算精度 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) 所选择的特征是

在这段代码中，没有涉及到特征的选择。这段代码是用于在 TensorFlow 中训练一个神经网络模型的。在这段代码中，使用了一个数据队列来读取数据，其中 hrrp_batch 和 label_batch 是从数据队列中读取的批量数据。...

boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): # 将多边形的点坐标转换为列表形式 points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})根据上文方法帮我改

points = [[float(coord[0]), float(coord[1])] for coord in seg] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(class_id, "unknown"), "points": points, "type": "polygon", }) ...

python代码如何获取masks = process_mask(proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True) 在图像中的位置

x, y = coord[1], coord[0] # 注意坐标的顺序可能需要调整 print(f"Position: ({x}, {y})") 这段代码会输出掩码图像中所有非零像素点的位置 (x, y)，其中 (x, y) 表示像素在图像中的坐标位置。请注意，...

程序提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改try: points3D = pd.read_csv('point_1.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') coordinates = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(points3D.iloc[:, :2].values) with open("result.txt", 'w', encoding='utf-8') as f1: for i in range(coordinates.shape[0]): x_axis_coord, y_axis_coord = coordinates.iloc[i, :2].values query_point = [x_axis_coord, y_axis_coord] dist, index = tree.query(query_point) f1.write(str(points3D.iloc[index, 0]) + " " + str(points3D.iloc[index, 1]) + " " + str(points3D.iloc[index, 2]) + " " + '\n')

这个错误提示意味着 unpack 的值太多了，期望的是两个值...如果有，你可以使用 x_axis_coord, y_axis_coord, _ = coordinates.iloc[i, :3].values 来跳过多余的值。如果你不需要这个值，你可以用任何变量名代替 _。

if masks is not None and masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg[0] # 取第一个对象的分割掩码 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else [] # 将分割多边形的点坐标转换为列表的点（points）形式 points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon", "mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式 })mask是三维数组 改一下代码

points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), ...

green_color = [0, 255, 0] # 绿色 alpha = 0.3 # 掩膜透明度 output_image = image.copy() mask_coord = np.where(shadow_mask) output_image[..., mask_coord[0], mask_coord[1]] = ( output_image[..., mask_coord[0], mask_coord[1]] * (1 - alpha) + np.array(green_color)[:, np.newaxis, np.newaxis] * alpha )这段代码怎么改可以避免以下错误shape mismatch: value array of shape (3,3,7075200) could not be broadcast to indexing result of shape (3,7075200)

这段代码中出现错误的原因是 output_image[..., mask_coord[0], mask_coord[1]] 的形状为 (3, 7075200)，而 (3, 3, 7075200) 的数组 (np.array(green_color)[:, np.newaxis, np.newaxis] * alpha) 无法与之...

修改程序gray = cv2.imread('skeleton_gaussian_high_1_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) matrix = np.array(gray) matrix = matrix / 255 # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 with open('image_5.txt', 'w') as f: for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): # 将 i 和 j 映射到新的坐标系中 i_new = i * avg_interval_dx + col1_min j_new = j * avg_interval_dy + col2_min # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 if matrix[i, j] > 0 or matrix[i, j] < 0: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.4f}\n') else: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.4f}\n')，提取图像中像素点为白色的对应的像素值和对应的矩阵i、j坐标

for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): if matrix[i, j] > 0: white_pixels.append(matrix[i, j] * 37.463 - 25.45) white_pixel_coordinates.append((i, j)) with open('image_5...

def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on padded pixels It returns a dict with the following elements: - "pred_logits": the classification logits (including no-object) for all queries. Shape= [batch_size x num_queries x (num_classes + 1)] - "pred_boxes": The normalized boxes coordinates for all queries, represented as (center_x, center_y, height, width). These values are normalized in [0, 1], relative to the size of each individual image (disregarding possible padding). See PostProcess for information on how to retrieve the unnormalized bounding box. - "aux_outputs": Optional, only returned when auxilary losses are activated. It is a list of dictionnaries containing the two above keys for each decoder layer. """ if isinstance(samples, (list, torch.Tensor)): samples = nested_tensor_from_tensor_list(samples) features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if self.aux_loss: out['aux_outputs'] = self._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord) return out

这是一个模型的前向传播函数，它接受一个NestedTensor作为输入，并返回一个包含预测结果的字典。 输入的NestedTensor包含两个部分： - samples.tensor：批次图像，形状为[batch_size x 3 x H x W] ...

masks = detections.mask print(masks) conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks is not None and masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg.argmax(axis=0) # 取最大值的索引，将二维掩码还原为一维 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else [] 这个代码模型推理出来的mask[False False False ... False False False] 2023-07-16 11:38:37 [False False False ... False False False] 2023-07-16 11:38:37 [False False False ... False False False]]]怎么办

points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else [] results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), ...

if (nip==1 ) then DO i=1,4 if(i==3) then CALL shape_fun(fun,points,i) m_coord(i,:)=MATMUL(fun,s_coord) end if END DO DEALLOCATE(fun,s_coord) end if

如果nip等于1，则对i从1到4进行循环，如果i等于3，则调用shape_fun子程序并将结果存储在fun数组中。然后使用MATMUL函数将fun数组和s_coord数组进行矩阵乘法运算，并将结果存储在m_coord数组中。最后使用DEALLOCATE...
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