lab0 = np.array([0]) lab1 = np.array([1]) lab2 = np.array([2]) lab3 = np.array([3]) lab4 = np.array([4]) lab5 = np.array([5])

时间: 2023-12-25 13:04:00 浏览: 37
这是一段 Python 代码,它定义了六个变量:`lab0`、`lab1`、`lab2`、`lab3`、`lab4`、`lab5`。这些变量的值都是 NumPy 数组,包含了一个整数元素。它们分别表示不同样本类别的标签。例如,`lab0` 可能表示正常样本的标签,而 `lab1`、`lab2`、`lab3`、`lab4`、`lab5` 则分别表示不同故障类型的标签。这段代码可能用于为数据集中的样本打上标签。
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def bisefs(self, loadjietu, mubiao, suku, wucha): jjieguo = 0 suku = np.array(suku) yanes = suku[:, 2] yanes = np.array([list(int(yanse[i:i+2], 16) for i in (0, 2, 4)) for yanse in yanes]) xyz = color.rgb2xyz(yanes.astype(float) / 255.0) lab = color.xyz2lab(xyz) for sekus in suku: xxx = int(sekus[0]) yyy = int(sekus[1]) yuanse = loadjietu.getpixel((xxx, yyy)) yuanse = np.array(yuanse)[::-1] xyz_yuanse = color.rgb2xyz(yuanse.astype(float) / 255.0) lab_yuanse = color.xyz2lab(xyz_yuanse) secha = np.linalg.norm(lab - lab_yuanse) if secha <= wucha: jjieguo += 1 return jjieguo == len(suku), xxx, yyy 需要传入哪些数据

需要传入以下数据: - loadjietu:代表需要进行比色的图片,可以是PIL库中的Image对象。 - mubiao:代表目标颜色,需要是一个三元组表示的RGB值。 - suku:代表需要检测的区域,是一个二维数组,每行代表一个需要检测的像素点的坐标和对应的颜色值。 - wucha:代表颜色误差阈值,如果两个颜色的Lab色差小于该值,则认为这两个颜色相同。

img_path, lab_path = self.label_list[index] img, lab = self.transform(img_path, lab_path, self.augment) img = torch.tensor(np.array(img)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/255.0 lab = torch.tensor(np.array(lab)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/255.0 return img, lab

根据你提供的代码,`img` 和 `lab` 的维度都应该是四维的,而且顺序应该是 `(channels, height, width, batch_size)`。如果你遇到了上面提到的维度错误,可以检查你的数据和 transform 函数的实现。另外,注意 PyTorch 的张量默认是在 CPU 上,如果你需要在 GPU 上运行模型,需要将其显式地移动到 GPU 上。你可以在 `return` 语句之前加入以下代码将其移动到 GPU 上: ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") img, lab = img.to(device), lab.to(device) ``` 这会自动检测你的计算机是否有可用的 GPU,如果有,就将数据移动到 GPU 上,否则就在 CPU 上运行。

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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

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