bgdmodel = np.zeros((1,65),np.float64) fgdmodel = np.zeros((1,65),np.float64)

时间: 2023-08-03 14:03:44 浏览: 175
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python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

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这段代码创建了两个大小为(1, 65)的数组，分别命名为`bgdmodel`和`fgdmodel`。这些数组的数据类型是`np.float64`。这些数组通常用于OpenCV库中的GrabCut图像分割算法中，用于存储背景模型和前景模型的参数。 在GrabCut算法中，这些模型用于对图像进行迭代分割。`bgdmodel`存储了背景模型的参数，而`fgdmodel`存储了前景模型的参数。这些参数将在算法的迭代过程中更新，并最终用于分割图像为前景和背景。 这里，两个数组都被初始化为全零，以便在开始分割之前，将其传递给GrabCut算法以进行初始化。
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Numpy数组和矩阵运算（1.创建数组）

e = np.array([95536, 2.71, 6, -8.34], dtype=np.float16) print(e) # 输出: array([inf, 2.71, 6., -8.34], dtype=float16) 当使用 np.float16 时，如果数值过大，则会被表示为 inf。 python f...

state_buffer = np.zeros((0, 1), dtype=np.float32) state_buffer1 = np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)这两行代码有什么区别

第一行代码中 np.zeros((0, 1), dtype=np.float32) 生成的是一个形状为 (0, 1) 的浮点型数组，也就是一个空的列向量（其中的 0 表示行数为 0，1 表示列数为 1）。 第二行代码中 np.zeros((0, 100), dtype=np....

def agglr(costVolume, color_left, color_right, maxDis, P1, P2, thres): H = costVolume.shape[0]; W = costVolume.shape[1] imgL = color_left.astype(np.float32); imgR = color_right.astype(np.float32) penalties = np.zeros(shape=(maxDis), dtype=np.float32) aggtwo = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggfour = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggtwo[:, 0, :] = costVolume[:, 0, :] aggfour[:, W - 1, :] = costVolume[:, W - 1, :]啥意思

这段代码是实现了一个聚合算法，用于计算左右两个图像之间的视差。其中，costVolume是一个三维的张量，表示各个像素点在不同视差下的代价值；color_left和color_right分别表示左右两张图像的像素值；...

def aggodd(result, CostVolume): agged = np.zeros(shape=(CostVolume.shape[0], CostVolume.shape[1], CostVolume.shape[2]), dtype=np.float32) agg = np.zeros(shape=(CostVolume.shape[0], CostVolume.shape[1], CostVolume.shape[2]), dtype=np.float32)什么意思

这段代码定义了两个numpy数组，agged和agg，以及一个函数aggodd。函数aggodd接受两个参数result和CostVolume，其中CostVolume是一个三维的numpy数组，而result没有被使用。函数的目的是对CostVolume进行聚合操作，将...

template= np.zeros(src.shape, dtype=np.float32) r = src.shape[0] c = src.shape[1]

# As an AI language model, I cannot determine the purpose or context of this code without additional information or code context. Please provide more information or context so that I can assist you ...

def position_embedding(position, d_model): pos_encoding = np.zeros([position, d_model]) position = np.expand_dims(np.arange(0, position, dtype=np.float32), 1) div_term = np.power(10000, -np.arange(0, d_model, 2, dtype=np.float32) / d_model)

- 创建一个形状为 [position, 1] 的矩阵，其中每个元素为该位置的索引值。 - 计算一个形状为 [1, d_model/2] 的矩阵，其中每个元素为 $10000^{-2i/d_{model}}$，其中 i 为该元素的列索引。 - 将上述矩阵复制 ...

temp = np.zeros(class_count,dtype=np.float32)

This code initializes a numpy array named "temp" with all elements set to 0, and with a data type of 32-bit float. The length of the array is determined by the variable "class_count", which presumably...

def Census(imL, imR, maxdis): H = imL.shape[0]; W = imL.shape[1] finalR = np.zeros(shape=(H, W, maxdis), dtype=np.float32) finalL = np.zeros(shape=(H, W, maxdis), dtype=np.float32) finalL[:, 0:4, :] = 64.0; finalL[:, (W - 4):W, :] = 64.0 finalL[0:3, :, :] = 64.0; finalL[(H - 3):H, :, :] = 64.0 finalR[:, :, :] = 64.0; count = 0.0啥意思

这段代码是定义了一个名为Census的函数，并且在函数内部对一些变量进行了初始化和赋值操作。 具体来说，代码中的变量imL和imR分别代表了两个输入的图像，maxdis则是最大视差值。函数中还定义了变量H和W，分别代表了...

详细介绍和解读下面python代码 def get_transfer_values(current_dir, file_name): shape = (_images_per_file,) + img_size_touple + (3,) image_batch = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float16) image_batch = get_frames(current_dir, file_name) shape = (_images_per_file, transfer_values_size) transfer_values = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float16) transfer_values = \ image_model_transfer.predict(image_batch) return transfer_values

这段 Python 代码的作用是获取视频文件的特征向量。具体来说，它调用了 get_frames 函数获取视频文件的帧图像，然后使用 image_model_transfer 模型对这些图像进行特征提取，最终返回一个包含视频文件特征向量的 ...

逐行解释dim = 18 * 9 + 1 w = np.zeros([dim, 1]) x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis = 1).astype(float) learning_rate = 100 iter_time = 1000 adagrad = np.zeros([dim, 1]) eps = 0.0000000001 for t in range(iter_time): loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2))/471/12)#rmse if(t%100==0): print(str(t) + ":" + str(loss)) gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y) #dim*1 adagrad += gradient ** 2 w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps) np.save('weight.npy', w) w

3. x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis=1).astype(float): 这一行在原始特征矩阵x的前面添加了一列全为1的列向量，相当于加入了偏置项，同时将矩阵类型转换为浮点型。 4. learning_rate = ...

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range...

def add_new_restriction(matrix): new_column = np.zeros(matrix.shape[0]+1) new_line = np.zeros(matrix.shape[1]) new_column[-1] = -1 #这里简单使用第一行约束条件为基础生成新约束条件。 new_line = matrix[1, :] for index in range(0, len(new_line)): number = np.array(new_line[index], dtype=float) if number.tolist().is_integer() == False: new_line[index] = math.floor(new_line[index]) matrix = np.insert(matrix, matrix.shape[0], new_line, axis=0) matrix = np.insert(matrix, -1, new_column, axis=1) return matrix这个代码怎么用

new_column = np.zeros(matrix.shape[0]+1) new_line = np.zeros(matrix.shape[1]) new_column[-1] = -1 new_line = matrix[1, :] for index in range(0, len(new_line)): number = np.array(new_line[index],...

dft_A = np.zeros((h1, w1), dtype=np.float32) dft_A[:h,:w] = src

np.zeros() 函数用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组，dtype=np.float32 表示数组元素的数据类型为 32 位浮点数。代码中的 [:h,:w] 表示对数组的前 h 行和前 w 列进行赋值，src 是原始图像数据。

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel...

gradient_record = np.zeros( shape=( save_times, total, spec.crop_size, spec.crop_size, spec.channels), dtype=np.float64)

这段代码创建了一个形状为 (save_times, total, crop_size, crop_size, channels) 的全零数组，数据类型为 np.float64。其中 save_times、total、crop_size 和 channels 是根据 spec 对象的属性值确定的。

image = np.zeros([slices,int(totalFre), int(height), int(width)],dtype=np.float16)

这行代码创建了一个四维的、由浮点型数据组成的零数组，它的形状是 [slices, totalFre, height, width]。其中： - slices：表示数组的深度，即数组由多少个二维平面组成。 - totalFre：表示每个二维平面上有...

x, y, z = np.zeros(step_num / 2), np.zeros(step_num / 2), np.zeros(step_num / 2)

然而，如果将整数 2 作为参数传递给 np.zeros() 函数，它将会被解释为 dtype 参数，而不是数组的长度参数，从而导致错误。解决这个问题的一种方法是将 step_num 转换为浮点数，例如 step_num = float(step_...

将这个点云数据point_cloud = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.float32)进行open3d可视化

depth_map = np.zeros_like(disparity_map, dtype=np.float32) depth_map[disparity_map > 0] = baseline * focal_length / disparity_map[disparity_map > 0] return depth_map def generate_point_cloud(left_...

这是函数def Read_Data(path, type): path = path+type X_data = pd.read_csv(path + "/Signals/X_"+type+".txt", header=None).values Y_data = pd.read_csv(path + "/Signals/Y_"+type+".txt", header=None).values X_test = np.zeros((len(X_data), 600)) Y_test = np.zeros((len(Y_data), 600)) label = pd.read_csv(path + "/label_"+type+".csv", header=None).values for i in range(1, len(X_test)): temp = np.array(X_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) X_test[i, :] = temp[0:] temp = np.array(Y_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) Y_test[i, :] = temp[0:] n_step = 600 n_channel = 2 data = np.zeros((len(X_test), n_step, n_channel)) for i in range(len(X_test)): data[i, :, 0] = X_test[i, :n_step] data[i, :, 1] = Y_test[i, :n_step] data = standardize(data) data = Normalize(data) data = torch.from_numpy(data).to(device).float() label = torch.from_numpy(label).to(device) return data, label

这是一个 Python 函数，用于读取数据并进行标准化和归一化处理。它需要传入两个参数：路径和类型。函数会读取指定路径下的 X 和 Y 信号数据以及标签数据，并将它们合并成一个三维数组。最后，函数会将数据转换为 ...

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