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。
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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。