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

时间: 2024-05-17 13:15:26 浏览: 21
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。

相关推荐

基于300条数据用CNN多分类预测时,训练精度特别差,代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ,具体如何修改代码

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)) 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

最新推荐

recommend-type

Python学习笔记16 - 猜数字小游戏

猜数字小游戏的相关函数,与主程序搭配使用
recommend-type

机器人比赛内容的讲解,帮助简单了解一下机器人比赛的注意事项

适用于未参加过机器人比赛的小伙伴,简单了解一下注意事项。
recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】Flask中的会话与用户管理

![python网络编程合集](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20201021201514/pythonrequests.PNG) # 2.1 用户注册和登录 ### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证 用户注册表单是用户创建帐户的第一步,因此至关重要。它应该简单易用,同时收集必要的用户信息。 * **字段设计:**表单应包含必要的字段,如用户名、电子邮件和密码。 * **验证:**表单应验证字段的格式和有效性,例如电子邮件地址的格式和密码的强度。 * **错误处理:**表单应优雅地处理验证错误,并提供清晰的错误消
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

BSC资料.pdf

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【进阶】Flask中的请求处理

![【进阶】Flask中的请求处理](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422085130952.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqMTEzMTE5MDQyNQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Flask请求处理概述** Flask是一个轻量级的Web框架,它提供了一个简洁且灵活的接口来处理HTTP请求。在Flask中,请求处理是一个核心概念,它允许
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到