box_dis = np.linalg.norm((box - box[0]), axis=1) sorted_idx = np.argsort(box_dis) boxW = box_dis[sorted_idx[1]] boxh = box_dis[sorted_idx[2]]
时间: 2024-03-31 14:32:46 浏览: 13
这段代码计算旋转bounding box的宽和高,具体来说,它执行了以下几个步骤:
1.计算旋转bounding box中四个顶点与第一个顶点的欧氏距离,并存储在box_dis数组中;
2.根据欧氏距离从小到大的顺序,对box_dis数组进行排序,存储排序后的索引到sorted_idx数组中;
3.根据排序后的索引,获取第二个和第三个顶点的欧氏距离,分别存储到boxW和boxh变量中。
其中,np.linalg.norm函数用于计算欧氏距离,axis=1表示按行计算。np.argsort函数用于对数组进行排序并返回索引值。需要注意的是,这些函数都是NumPy模块中的函数,因此在使用前需要先导入NumPy模块。
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# 根据旋转bouding box找到窄边的中心, 相当于焊缝2d起点和2d终点 box_dis = np.linalg.norm((box - box[0]), axis=1) sorted_idx = np.argsort(box_dis) boxW = box_dis[sorted_idx[1]] boxh = box_dis[sorted_idx[2]]
这段代码的作用是根据旋转bounding box的形状,找到其中窄边的中心,并计算出bounding box的宽和高。具体来说,它执行了以下几个步骤:
1.使用np.linalg.norm函数计算旋转bounding box上四个顶点与第一个顶点之间的距离(即四条边的长度),并存储在box_dis数组中;
2.使用np.argsort函数对box_dis数组进行排序,并将排序的结果存储在sorted_idx中;
3.根据sorted_idx数组中的第1个元素和第2个元素,计算bounding box的宽和高,并分别存储在变量boxW和boxh中。
其中,np.linalg.norm函数用于计算向量的长度,即欧式范数。在这里,它被用于计算旋转bounding box上四个顶点与第一个顶点之间的距离。np.argsort函数用于返回数组中元素的排序下标,可以指定按照升序或降序排序。在这里,我们使用它对box_dis数组进行升序排序。需要注意的是,sorted_idx数组中的第一个元素对应的是旋转bounding box上最短的边,第二个元素对应的是次短的边。根据这两条边的长度,我们可以计算出bounding box的宽和高。
_ = np.linalg.norm(x1)求F范数
如果 `x1` 是一个向量,那么根据定义,F范数就是 `x1` 的模长(即L2范数),可以使用NumPy中的 `linalg.norm` 函数来计算,代码如下:
```python
import numpy as np
x1 = np.array([1, 2, 3, 4])
f_norm = np.linalg.norm(x1)
print(f_norm)
```
输出结果为:
```
5.477225575051661
```
如果 `x1` 是一个矩阵,那么F范数定义为矩阵所有元素的平方和的平方根,可以使用 `linalg.norm` 函数的 `ord` 参数来进行指定。当 `ord` 参数为 `None` 或默认时,计算的是矩阵的弗罗贝尼乌斯范数(即F范数),代码如下:
```python
import numpy as np
x1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
f_norm = np.linalg.norm(x1)
print(f_norm)
```
输出结果为:
```
5.477225575051661
```