#计算最小二乘平面及距离(粗糙度) def CaculateAverageSquareDistance(p): num = p.shape[0] B = np.zeros((p.shape[0],3)) one = np.ones((p.shape[0],1)) B[:,0] = p[:,0] B[:,1] = p[:,1] B[:,2] = one[:,0] l = p[:,2] BTB = np.matmul(B.T,B) BTB_1 = np.linalg.pinv(BTB) temp = np.matmul(BTB_1,B.T) result = np.matmul(temp,l) V = np.matmul(B,result)-l sum = 0 for i in range (0,V.shape[0]): sum = sum+V[i]**2 return sum/V.shape[0]
时间: 2024-01-20 18:02:52 浏览: 24
这是一个用于计算最小二乘平面及距离(粗糙度)的函数,输入参数p是一个n行3列的矩阵,其中每一行表示一个三维点的坐标,输出结果是一个标量,表示所有点到该平面的平均距离的平方。
具体实现过程如下:
1. 初始化矩阵B和向量l,其中B是一个n行3列的矩阵,l是一个n维向量,分别用于构造最小二乘方程的系数矩阵和常数向量。
2. 将矩阵B的前两列赋值为输入参数p的前两列,第三列赋值为全1向量。
3. 将向量l赋值为输入参数p的第三列。
4. 计算矩阵B的转置与矩阵B的乘积BTB,使用numpy库中的matmul函数实现。
5. 计算BTB的广义逆BTB_1,使用numpy库中的pinv函数实现。
6. 计算矩阵BTB_1与矩阵B的转置的乘积temp,以及temp与向量l的乘积result,分别使用numpy库中的matmul函数实现。
7. 计算矩阵B与向量result的乘积V,表示所有点到该平面的距离,使用numpy库中的matmul函数实现。
8. 计算所有距离的平方之和sum,并除以点的个数n得到平均距离的平方。
9. 返回平均距离的平方作为函数的输出结果。
需要注意的是,该函数的实现过程使用了NumPy库中的常用函数,如矩阵乘法、求逆、求伪逆等,这些函数的具体实现可以参考NumPy官方文档。
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drawing = np.zeros(img.shape[:], dtype=np.uint8)
This line of code creates a numpy array called 'drawing' with the same shape as the input image (img) and data type 'unsigned integer 8-bit' (dtype=np.uint8). The array is initialized with all values set to zero.
This is commonly used in computer vision and image processing tasks to create a blank canvas where we can draw lines, shapes or other objects on top of the input image. The resulting 'drawing' array can then be overlaid onto the original image to visualize the changes made.
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;maxDis表示最大视差值;P1和P2是用于计算代价值的参数;thres是一个阈值,用于控制是否聚合到更多像素。
代码中,首先获取图像的高度和宽度,将左右两张图像转换为浮点数类型。然后定义penalties、aggtwo和aggfour三个张量,分别用于存储惩罚、两个方向的聚合结果和四个方向的聚合结果。在第一列和最后一列分别初始化两个方向的聚合结果。