pixels=dict()
时间: 2024-01-19 18:18:29 浏览: 118
pixels = dict()
pixels是一个空字典,可以用来存储键值对。字典是Python中的一种数据结构,它由一系列键和对应的值组成。可以通过键来访问和操作字典中的值。
以下是一个演示示例:
```python
pixels = dict() # 创建一个空字典
pixels['x'] = 100 # 向字典中添加一个键值对
pixels['y'] = 200
print(pixels) # 输出:{'x': 100, 'y': 200}
```
在上面的示例中,我们创建了一个空字典pixels,并使用键'x'和'y'分别给字典添加了值100和200。最后,我们打印出字典的内容。
相关问题
Flann获取匹配点像素
Flann是一种快速最近邻搜索算法,它可以用于在高维空间中搜索最近邻。如果您想要使用Flann获取匹配点像素,您需要使用OpenCV库。以下是一个示例代码,它使用Flann算法搜索两个图像之间的最近邻点,并将它们的像素值存储在一个向量中:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 初始化SIFT检测器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 初始化FLANN匹配器
index_params = dict(algorithm=0, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
# 匹配关键点
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 选择最佳匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 获取匹配点的像素值
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
matched_pixels = []
for i in range(len(good_matches)):
x1, y1 = src_pts[i][0]
x2, y2 = dst_pts[i][0]
matched_pixels.append([img1[int(y1)][int(x1)], img2[int(y2)][int(x2)]])
# 显示匹配点的像素值
matched_pixels = np.array(matched_pixels)
plt.plot(matched_pixels[:, 0], matched_pixels[:, 1], 'o')
plt.xlabel('Image 1')
plt.ylabel('Image 2')
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用SIFT检测器检测两个图像的关键点和描述符,然后使用Flann算法匹配这些关键点。接下来,我们选择最佳匹配点,并使用它们的像素值创建一个向量。最后,我们使用Matplotlib库显示这些匹配点的像素值。
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]
- `samples.mask`:形状为[batch_size x H x W]的二进制掩码,其中填充像素为1
返回的字典包含以下元素:
- `"pred_logits"`:所有查询的分类logits(包括无对象)。形状为[batch_size x num_queries x (num_classes + 1)]
- `"pred_boxes"`:所有查询的标准化框坐标,表示为(中心x,中心y,高度,宽度)。这些值在[0, 1]范围内进行了归一化,相对于每个单独图像的大小(不考虑可能的填充)。有关如何获取非标准化边界框的信息,请参见PostProcess。
- `"aux_outputs"`:可选项,在激活辅助损失时返回。它是一个包含每个解码器层的上述两个键的字典列表。
这个函数首先将输入的samples转换为NestedTensor类型,然后使用backbone模型提取特征和位置信息。
接下来,它将最后一个特征图分解为源特征和掩码,并使用transformer模型对其进行处理。
然后,通过类别嵌入层和边界框嵌入层对处理后的特征进行分类和边界框预测。
最后,将预测的结果以字典的形式返回,并根据需要添加辅助损失。