dist_transform = cv2.distanceTransform(closing, cv2.DIST_L2, 5)

时间: 2023-12-06 07:42:23 浏览: 127
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AccessControl-5.5-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.whl.zip

这段代码是使用OpenCV库中的distanceTransform函数对二值化图像进行距离变换。距离变换可以将每个像素点的值替换为离其最近的背景像素点的距离，可以用来分析图像中物体的形状和大小。其中，第一个参数是输入二值化图像，第二个参数是距离类型，这里使用L2距离，第三个参数是掩模大小，这里使用5x5的掩模。
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程序运行提示ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 2, got 3)，程序如下img = cv2.imread('gaussian.bmp') skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

这个错误通常是由于cv2.imread函数读取的图像是一个三维的numpy数组，而morphology.medial_axis函数期望的是一个二维的二值图像。因此，需要对读取进来的图像进行预处理，将其转换为一个二维的二值图像，才能够传递...

min_dist = float('inf') best_site = None for i in range(GRID_SIZE): for j in range(GRID_SIZE): node = (i, j) dist = sum([dijkstra(node, (end[0], end[1]), graph)[1] for end in points]) if dist < min_dist: min_dist = dist best_site = (i, j) print(best_site) print(min_dist)优化该代码使得运行时间缩短

points = [(2, 3), (5, 6), (8, 1)] dist_cache = {} def dijkstra_cache(start, end, graph): if (start, end) in dist_cache: return dist_cache[(start, end)] if (end, start) in dist_cache: return dist...

% 生成100棵随机树木 n = 100; x = randi([1,500],1,n); y = randi([1,500],1,n); % 检查是否存在重叠的树木 while length(unique([x' y'],'rows')) < n x = randperm(500, n); % 重新生成x y = randperm(500, n); % 重新生成y end % 计算距离矩阵 dist = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 模拟退火算法求解 T0 = 1000; % 初始温度 Tf = 1e-8; % 终止温度 L = 200; % 每个温度下的迭代次数 alpha = 0.99; % 降温系数 t = T0; % 当前温度 x_best = x; y_best = y; i=0; dist_best = dist; count_best = sum(sum(dist >= 2.5)) - n; % 满足条件的点数 while t > Tf for i = 1:L % 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 count_new = sum(sum(dist_new >= 2.5)) - n; % 判断是否接受新的坐标点 if count_new > count_best || rand < exp((count_new-count_best)/t) x_best = x_new; y_best = y_new; dist_best = dist_new; count_best = count_new; end end % 降温 t = alpha * t; end fprintf('在已经种植了一些树木的情况下，最多还可以种植 %d 棵树\n', count_best);如何输出结果散点图

可以使用 Matlab 中的 scatter 函数来绘制散点图。代码如下： scatter(x_best, y_best, 'filled'); xlim([0 500]); ylim([0 500]); title(sprintf('最多还可以种植 %d 棵树', count_best));...其中，第一行代码绘制...

解释以下代码：double my_target::match_sim(vector<my_target> old) { #ifdef method // ssim comparision Scalar SSIM1 = getMSSIM(this->pic, old[0].pic); double ssim1 = (SSIM1.val[2] + SSIM1.val[1] + SSIM1.val[0]) / 3 * 100; Scalar SSIM2 = getMSSIM(this->pic, old[1].pic); double ssim2 = (SSIM2.val[2] + SSIM2.val[1] + SSIM2.val[0]) / 3 * 100; (ssim1 > ssim2) ? md_car = 0 : md_car = 1; cout << "sim1 " << ssim1 << "sim2 " << ssim2 << endl; cout << "result " << md_car << endl; #else double mindist = 1000000, md_car, simi = 0, ms_car; double x1 = this->bbox.x + this->bbox.width / 2; double y1 = this->bbox.y + this->bbox.height / 2; // euler distance for (int i = 0; i < old.size(); i++) { double x2 = old[i].bbox.x + old[i].bbox.width / 2; double y2 = old[i].bbox.y + old[i].bbox.height / 2; double dist = sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2)); // cout<<"dist"<<dist; if (dist < mindist) { mindist = dist; md_car = i; } } #endif return md_car; }

这段代码定义了一个名为 match_sim 的函数，它接受一个类型为 vector<my_target> 的参数 old，并返回一个类型为 double 的值。 该函数首先检查是否定义了 method 宏，如果定义了，就执行 SSIM 比较算法，...

if dist > maximum: maximum = dist better = input[j] better_position = j temp_pip_a_index = pip_index

如果dist大于maximum，那么maximum的值就变成dist，better的值就变成input[j]，better_position的值就变成j，temp_pip_a_index的值就变成pip_index。

%% Data [Xtr, Ytr, Xte, Yte, attr2, class_order] = data_loader(dataset, opt, feature_name, 'not'); % not EXEM(SynC) nr_fold = 5; Sig_Y = get_class_signatures(attr2, norm_method); Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y); %% 5-fold class-wise cross validation splitting (for 'train' and 'val') fold_loc = cv_split(task, Ytr, class_order);

接着，调用 Sig_dist_comp 函数，计算类别标签之间的距离矩阵 Sig_dist。 最后，调用 cv_split 函数，根据任务类型 task、训练集标签 Ytr 和类别顺序 class_order，进行类别内交叉验证的划分，得到 fold_loc。具体...

success, rvec, tvec = cv2.solvePnP(pts1, pts2, K, dist_coefs)

具体来说，它解决了以下问题：给定一组在图像上的点（pts1），以及这些点对应的在3D空间中的点（pts2），求出相机的旋转向量（rvec）和平移向量（tvec），以及用于校正畸变的相机畸变参数（dist_coefs）。...

x_pred = pyro.sample('obs',dist.Normal(x_pred_loc,sigmas).to_event(1),obs=data_x)哪部分是带有噪声的观测数据，哪部分代表噪声

观测数据部分是data_x，代表噪声的部分是sigmas。x_pred_loc是对观测数据的预测，它与观测数据之间存在噪声的影响。dist.Normal表示在x_pred_loc附近的随机噪声。所以x_pred是带有噪声的预测值。

###########每个主题对应词语 n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words)添加输出每个主题下词语的概率分布至新的Excel表代码

topic_word_dist = lda.transform(tf) # 创建空的DataFrame用于存储结果 df = pd.DataFrame(columns=['Topic', 'Word', 'Probability']) # 遍历每个主题 for topic_idx, topic in enumerate(lda.components_): # ...

import cv2 import numpy as np # 设置棋盘格大小 grid_size = (6, 9) # 设置棋盘格边长 square_size = 0.03 # 创建棋盘格点的坐标数组 obj_points = np.zeros((grid_size[0] * grid_size[1], 3), np.float32) obj_points[:, :2] = np.mgrid[0:grid_size[0], 0:grid_size[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size # 创建空数组来存储拍摄到的棋盘格点的坐标 img_points = [] # 拍摄多张图片，并检测棋盘格点 for i in range(10): # 读取图片 img = cv2.imread(f"image_{i}.jpg") # 将图片转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测棋盘格点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, grid_size, None) # 如果检测到棋盘格点，则将其添加到数组中 if ret: img_points.append(corners) # 在图片上绘制棋盘格点 cv2.drawChessboardCorners(img, grid_size, corners, ret) # 显示图片 cv2.imshow(f"Image {i}", img) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机矩阵和畸变系数 print("Camera matrix:") print(mtx) print("Distortion coefficients:") print(dist)这段代码要想打开一个文件夹怎么改

ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机矩阵和畸变系数 print("Camera matrix:") print(mtx) print("Distortion coefficients:") ...

action_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample() action_dist是Tensor[1,2]，为什么action是1

根据你提供的代码，action是从action_dist中采样得到的，而action_dist是一个Categorical分布对象，它的参数probs是一个形状为[1, 2]的张量，表示两个离散动作的概率分布。在这里，Categorical分布会根据概率分布来...

for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.ft(X) #此处代码计算所有点与对应中心的距离的平方和的均值 mean_dist.append(sum(np.min(cdis(X,kmeans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1) X.shape[0])报错

这段代码中有语法错误，需要进行修正。...2. cdist 应该是 cdist，表示计算距离矩阵； 3. mean_dist 中的计算公式应该为所有距离的平方和除以数据个数。 修正后的代码可以正确计算不同簇数下的平均距离。

降低这段代码重复率：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

return math.sqrt((model.demand_dict[node1].x_coord - model.demand_dict[node2].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[node1].y_coord - model.demand_dict[node2].y_coord) ** 2) def cal_distance_matrix...

这个错误怎么解决：192.168.34.71 - - [14/Jan/2023 22:41:01] "GET /get_nb2_ip/ HTTP/1.1" 500 - Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.py", line 2548, in __call__ return self.wsgi_app(environ, start_response) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.py", line 2528, in wsgi_app response = self.handle_exception(e) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask_cors/extension.py", line 165, in wrapped_function return cors_after_request(app.make_response(f(*args, **kwargs))) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask_cors/extension.py", line 165, in wrapped_function return cors_after_request(app.make_response(f(*args, **kwargs))) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.py", line 2525, in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.py", line 1823, in full_dispatch_request return self.finalize_request(rv) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.py", line 1842, in finalize_request response = self.make_response(rv) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/flask/app.py", line 2170, in make_response raise TypeError( TypeError: The view function did not return a valid response. The return type must be a string, dict, list, tuple with headers or status, Response instance, or WSGI callable, but it was a Response.代码是这个：@app.route('/get_nb2_ip/') def get_nb2_ip(): #curl -i --basic -u admin:public -X GET "http://192.168.34.131:8081/api/v4/clients?_page=1&_limit=10" response = requests.get('http:192.168.34.131:8081/api/v4/clients?_page=1&_limit=10', auth=('admin', 'public')) return response

这个错误是由于函数 get_nb2_ip() 没有返回合法的响应导致的。在这个函数中，需要返回一个字符串、字典、列表、元组（带有头部或状态）、Response 实例或 WSGI 可调用对象。可以尝试检查这个函数的代码并确保它返回...

ction_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample()怎么让action输出Tensor(1,2)

如果需要将action的形状从[1]变为[1, 2]，可以使用torch.unsqueeze()方法来增加一个维度。代码如下： action_dist = torch.distributions.Categorical(probs) action = action_dist.sample() action = torch....

Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages/roslaunch/__init__.py", line 258, in main args = rlutil.resolve_launch_arguments(args) File "/opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages/roslaunch/rlutil.py", line 92, in resolve_launch_arguments resolved = roslib.packages.find_resource(args[0], args[1]) File "/opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages/roslib/packages.py", line 519, in find_resource pkg_path = rospack.get_path(pkg) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rospkg/rospack.py", line 205, in get_path self._update_location_cache() File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rospkg/rospack.py", line 188, in _update_location_cache list_by_path(self._manifest_name, path, cache) File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/rospkg/rospack.py", line 78, in list_by_path resource_name = root.findtext('name').strip(' \n\r\t') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'strip'

这是一个 Python 报错信息，可能是在使用 ROS 运行一个 launch 文件时出现的。根据错误信息，可能是在解析 launch 文件时出现了问题，找不到某个资源或包。建议检查 launch 文件中的路径和资源是否正确，确保资源...

def call(self, state): #熵log_prob x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) mu = self.mu(x) log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.math.exp(log_std) dist = tfp.distributions.Normal(mu, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) return action, log_prob

然后，使用这些向量创建一个正态分布dist，并从中采样一个动作action。接下来，函数计算log_prob，这是动作的对数概率，可以用于计算策略梯度。最后，它使用一个公式计算熵的贡献，并将其从log_prob中减去。 需要...

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