img_crop = img_read.crop( (x1, y1, x2, y2))

时间: 2024-05-17 15:15:26 浏览: 12
这段代码是用于裁剪图片。代码中使用了 Image.crop() 函数来对图片进行裁剪,该函数需要传入一个元组作为参数,表示裁剪的区域。元组中的四个值分别表示左上角坐标的 x 和 y 值,以及右下角坐标的 x 和 y 值,即 (x1, y1, x2, y2)。通过这样的方式,代码可以将图片裁剪成边界框所包含的区域。裁剪后得到的图像保存在 img_crop 变量中。
相关问题

self.base = self.get_base() assert size assert (size / downscale_f).is_integer() self.size = size self.LR_size = int(size / downscale_f) self.min_crop_f = min_crop_f self.max_crop_f = max_crop_f assert(max_crop_f <= 1.) self.center_crop = not random_crop self.image_rescaler = albumentations.SmallestMaxSize(max_size=size, interpolation=cv2.INTER_AREA) self.pil_interpolation = False # gets reset later if incase interp_op is from pillow解析

这是一个用于超分辨率处理的类,其中`self.get_base()`方法用于获取基础模型。该类有以下参数: 1. `size`:一个整数,表示图像的大小。该值应该可以被`downscale_f`整除。 2. `downscale_f`:一个整数,表示图像下采样的因子。默认值为`4`。 3. `min_crop_f`:一个浮点数,表示对图像进行裁剪时最小的裁剪因子。默认值为`0.5`。 4. `max_crop_f`:一个浮点数,表示对图像进行裁剪时最大的裁剪因子。默认值为`1.0`。 5. `random_crop`:一个布尔值,表示是否对图像进行随机裁剪。默认值为`True`。 在该类的`__init__`方法中,首先调用`self.get_base()`方法获取基础模型,并将其赋值给`self.base`属性。然后对输入参数进行检查,并将它们作为类的属性。接下来,根据输入的`size`和`downscale_f`计算出低分辨率图像的大小,并将其赋值给`self.LR_size`属性。然后根据输入的`random_crop`参数,确定是否使用中心裁剪。最后,使用`albumentations.SmallestMaxSize`类来对图像进行缩放,并将其赋值给`self.image_rescaler`属性。 该类主要用于加载和处理图像数据,可以使用`__getitem__`方法从数据集中获取图像,并根据输入参数进行预处理,以便用于训练模型。

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] range_x, range_y, range_z = data_crop.shape dx = 550 dy = 530 x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:]转c++

这段 Python 代码主要是对点云数据进行裁剪,并返回裁剪后的点云数据。以下是将其转换为 C++ 的代码: ```cpp #include <cmath> #include <vector> #include <algorithm> void crop_pointcloud(std::vector<std::vector<std::vector<float>>>& data_crop, int x_o, int y_o, int x_i, int y_i, int R_o, int R_i, int z_critical) { int range_x = data_crop.size(); int range_y = data_crop[0].size(); int range_z = data_crop[0][0].size(); float K_o = std::pow(R_o, 2) / range_z; float K_i = std::pow(R_i, 2) / range_z; for (int z = 0; z < range_z; ++z) { float r_o = std::sqrt(z * K_o); std::vector<std::vector<float>>& data_layer = data_crop[z]; float d_o = std::sqrt(std::pow(x_o, 2) + std::pow(y_o, 2)); float d_i = std::sqrt(std::pow(x_i, 2) + std::pow(y_i, 2)); float r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i); for (int i = 0; i < range_x; ++i) { for (int j = 0; j < range_y; ++j) { if (d_o > r_o || d_i <= r_i) { data_layer[i][j] = 0; } } } } } int main() { std::vector<std::vector<std::vector<float>>> data_crop; // 假设已经读入了点云数据 int range_x = data_crop.size(); int range_y = data_crop[0].size(); int range_z = data_crop[0][0].size(); int dx = 550; int dy = 530; int x_o, y_o, x_i, y_i; x_o = x_i = range_x / 2; y_o = y_i = range_y / 2; int z_critical = 50; int R_o = 550; int R_i = 200; crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical); // 剩余部分请自行完成 return 0; } ``` 需要注意的是,在 C++ 中使用多维数组需要使用嵌套的 `std::vector`,因此在 C++ 的实现中需要对数组的访问进行适当修改。此外,需要将 `numpy` 的一些函数,比如 `np.arange` 和 `np.where` 等等,转换为 C++ 中的等价函数。

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dataset_type = 'PascalVOCDataset' data_root = 'data/VOCdevkit/VOC2012' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) crop_size = (512, 512) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations'), dict(type='Resize', img_scale=(2048, 512), ratio_range=(0.5, 2.0)), dict(type='RandomCrop', crop_size=crop_size, cat_max_ratio=0.75), dict(type='RandomFlip', prob=0.5), dict(type='PhotoMetricDistortion'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='Pad', size=crop_size, pad_val=0, seg_pad_val=255), dict(type='DefaultFormatBundle'), dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_semantic_seg']), ] test_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='MultiScaleFlipAug', img_scale=(2048, 512), # img_ratios=[0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5, 1.75], flip=False, transforms=[ dict(type='Resize', keep_ratio=True), dict(type='RandomFlip'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), dict(type='Collect', keys=['img']), ]) ] data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline)) 解释一下这个代码

dataset_type = 'PascalVOCDataset' data_root = './data/VOCdevkit/VOC2012' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) crop_size = (512, 512) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations'), dict(type='Resize', img_scale=(2048, 512), ratio_range=(0.5, 2.0)), dict(type='RandomCrop', crop_size=crop_size, cat_max_ratio=0.75), dict(type='RandomFlip', prob=0.5), dict(type='PhotoMetricDistortion'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='Pad', size=crop_size, pad_val=0, seg_pad_val=255), dict(type='DefaultFormatBundle'), dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_semantic_seg']), ] test_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='MultiScaleFlipAug', img_scale=(2048, 512), # img_ratios=[0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5, 1.75], flip=False, transforms=[ dict(type='Resize', keep_ratio=True), dict(type='RandomFlip'), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='ImageToTensor', keys=['img']), dict(type='Collect', keys=['img']), ]) ] data = dict( samples_per_gpu=4, workers_per_gpu=4, train=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/train.txt', pipeline=train_pipeline), val=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline), test=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, img_dir='JPEGImages', ann_dir='SegmentationClass', split='ImageSets/Segmentation/val.txt', pipeline=test_pipeline)) 这个我如果导入自己的数据集,我应该改哪些参数

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