ABB GInput

时间: 2023-11-16 15:52:59 浏览: 54
ABB GInput是一个用于读取组输入信号并计算的函数。根据引用\[1\]中的例子,该函数会检查输入信号是否为0,如果是,则等待1秒后重试。如果连续重试3次后输入信号仍然为0,则程序会继续执行。这个函数的具体实现可能会根据具体的编程语言和环境而有所不同。 #### 引用[.reference_title] - *1* [abb机器人指令手册_ABB机器人自定义错误处理](https://blog.csdn.net/weixin_39945445/article/details/110218358)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [ABB机器人常用指令介绍——ABB机器人](https://blog.csdn.net/weixin_35075144/article/details/111916745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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[filename,pathname,flag] = uigetfile('.jpg','请导入图像文件'); pic = imread([pathname,filename]); figure; imshow(pic); %% 确定训练集 TrainData_background = zeros(20,3,'double'); TrainData_foreground = ones(20,3,'double'); % 背景采样 msgbox('请选择20个背景样本点','Background Samples','help'); pause; for run = 1:20 [x,y] = ginput(1); %ginput函数直接提取像素点,返回这个点的坐标 hold on; plot(x,y,'r*'); x = uint8(x); y = uint8(y); TrainData_background(run,1) = pic(x,y,1); TrainData_background(run,2) = pic(x,y,2); TrainData_background(run,3) = pic(x,y,3); end % 待分割出来的前景采样 msgbox('请选择20个前景样本点','Foreground Samples','help'); pause; for run = 1:20 [x,y] = ginput(1); hold on; plot(x,y,'ro'); x = uint8(x); y = uint8(y); TrainData_foreground(run,1) = pic(x,y,1); TrainData_foreground(run,2) = pic(x,y,2); TrainData_foreground(run,3) = pic(x,y,3); end % let background be 0 & foreground 1 TrainLabel = [zeros(length(TrainData_background),1); ... ones(length(TrainData_foreground),1)]; %% 建立支持向量机 基于libsvm TrainData = [TrainData_background;TrainData_foreground]; model = svmtrain(TrainLabel, TrainData, '-t 1 -d 3'); %% 进行预测 i.e.进行图像分割 基于libsvm preTrainLabel = svmpredict(TrainLabel, TrainData, model); [m,n,k] = size(pic); TestData = double(reshape(pic,m*n,k)); TestLabal = svmpredict(zeros(length(TestData),1), TestData, model); %% ind = reshape([TestLabal,TestLabal,TestLabal],m,n,k); ind = logical(ind); pic_seg = pic; pic_seg(~ind) = 255; figure; imshow(pic_seg); figure; subplot(1,2,1); imshow(pic); subplot(1,2,2); imshow(pic_seg); %% toc将这些代码转换成python语言

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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