pha = cv::Mat::zeros(img_size, CV_64FC1); B = cv::Mat::zeros(img_size, CV_64FC1);di==第一句通过第二句报错
时间: 2024-02-05 07:05:08 浏览: 35
这个错误可能是因为你没有定义 `img_size`,或者 `img_size` 的值不正确,导致 `cv::Mat::zeros()` 函数无法正确地创建一个大小为 `img_size` 的矩阵。
你可以检查一下 `img_size` 的定义和赋值是否正确,或者在创建 `cv::Mat` 对象时直接指定矩阵的大小,例如:
```
cv::Mat pha = cv::Mat::zeros(cv::Size(640, 480), CV_64FC1);
cv::Mat B = cv::Mat::zeros(cv::Size(640, 480), CV_64FC1);
```
这样可以直接指定矩阵的大小为 640x480。
相关问题
def pha_unwrapping(x):
这是一个函数定义,但是缺少函数体。函数体应该在冒号下面缩进4个空格或1个Tab键,例如:
```
def pha_unwrapping(x):
# 在这里编写函数体
```
请提供完整的函数定义和函数体,这样我才能为你提供帮助。
def forward(self, x10, x11, x2, modal=0): if modal == 0: if self.fsa_method == 'FSA': x10 = x10 + 0.8 * pha_unwrapping(x10) x11 = x11 + 0.8 * pha_unwrapping(x11) x2 = x2 + 0.8 * pha_unwrapping(x2) x1 = torch.cat((x10, x11), 0) # 连接张量 elif self.fsa_method == 'Ex_P': x10 = x10 + 0.8 * pha_unwrapping(x2) x11 = x11 + 0.8 * pha_unwrapping(x2) x2 = x2 + 0.8 * pha_unwrapping(x11) x1 = torch.cat((x10, x11), 0) elif self.fsa_method == 'Mix_A': x10 = mixup(x10, x2) x11 = mixup(x11, x2) x2 = mixup(x2, x11) x1 = torch.cat((x10, x11), 0) else: x1 = torch.cat((x10, x11), 0) x1 = self.visible_module(x1) x2 = self.thermal_module(x2) x = torch.cat((x1, x2), 0) elif modal == 1: x = self.visible_module(x10) elif modal == 2: x = self.thermal_module(x2)这段代码的作用是什么?能否详细解释一下每一行的意思?
这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数,其作用是将输入数据沿着神经网络进行计算,得到输出结果。以下是每一行的详细解释:
```
def forward(self, x10, x11, x2, modal=0):
```
定义了前向传播函数,输入包括3个张量(x10、x11、x2),以及一个可选参数modal。
```
if modal == 0:
```
如果modal参数为0,则执行以下操作:
```
if self.fsa_method == 'FSA':
x10 = x10 + 0.8 * pha_unwrapping(x10)
x11 = x11 + 0.8 * pha_unwrapping(x11)
x2 = x2 + 0.8 * pha_unwrapping(x2)
x1 = torch.cat((x10, x11), 0)
elif self.fsa_method == 'Ex_P':
x10 = x10 + 0.8 * pha_unwrapping(x2)
x11 = x11 + 0.8 * pha_unwrapping(x2)
x2 = x2 + 0.8 * pha_unwrapping(x11)
x1 = torch.cat((x10, x11), 0)
elif self.fsa_method == 'Mix_A':
x10 = mixup(x10, x2)
x11 = mixup(x11, x2)
x2 = mixup(x2, x11)
x1 = torch.cat((x10, x11), 0)
else:
x1 = torch.cat((x10, x11), 0)
```
根据fsa_method参数的不同,分别执行不同的操作。这些操作都是对输入数据的一些处理,例如相位解包、混合等。最后将处理后的数据按照特定方式进行拼接。
```
x1 = self.visible_module(x1)
x2 = self.thermal_module(x2)
x = torch.cat((x1, x2), 0)
```
将处理后的数据x1和x2分别输入到可见光模块和热红外模块中进行计算,最后将计算结果按照特定方式进行拼接得到x。
```
elif modal == 1:
x = self.visible_module(x10)
elif modal == 2:
x = self.thermal_module(x2)
```
如果modal参数为1,则只对可见光图像进行计算;如果modal参数为2,则只对热红外图像进行计算。最终输出结果为x。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)