写一个深度学习的坐标转换代码
时间: 2024-02-07 09:03:31 浏览: 26
这里提供一个将二维坐标系中点(x1, y1)转化为以点(x2, y2)为中心的坐标系中的坐标(x3, y3)的深度学习代码,使用PyTorch实现:
```
import torch
import torch.nn as nn
class CoordinateTransformer(nn.Module):
def __init__(self):
super(CoordinateTransformer, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(2, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 2)
def forward(self, x1, y1, x2, y2):
# 将输入的坐标点转化为向量形式
input_vec = torch.Tensor([[x1, y1]])
# 将中心点坐标转化为向量形式
center_vec = torch.Tensor([[x2, y2]])
# 将输入坐标点与中心点坐标的差值作为网络输入
input_diff = input_vec - center_vec
# 通过全连接层进行特征提取
out = nn.functional.relu(self.fc1(input_diff))
out = nn.functional.relu(self.fc2(out))
# 输出经过全连接层的结果,即为转换后的坐标
out = self.fc3(out)
# 将输出向量转化为坐标形式并返回
return out[0][0], out[0][1]
```
使用方法:
```
# 创建坐标转换器实例
transformer = CoordinateTransformer()
# 将点(2,3)转化为以点(0,0)为中心的坐标系中的坐标
x3, y3 = transformer(2, 3, 0, 0)
print("转换后的坐标为:", x3, y3)
```