hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3));

时间: 2024-04-05 22:31:49 浏览: 79
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定位Oracle中的TOP_SQL

这是一行 MATLAB 代码，用于将三维数组中指定位置的元素转换为一维数组中的索引。具体来说，它使用 sub2ind 函数将三个一维数组 bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3) 中的元素作为三维数组 histogram 中的索引，将对应位置的元素转换为一维数组中的索引，存储在 hist_indices 中。可以用 hist_indices 来访问或修改对应位置的元素。
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function P = getP(histogram, h, w, bin_indices, grayscale_sequence) %GETP computes the scores given the histogram % query the hist for the probability of each pixel if grayscale_sequence hist_indices = bin_indices; else hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3)); end % shape it as a matrix P = reshape(histogram(hist_indices), h, w); end

具体来说，使用MATLAB函数sub2ind将三维索引转换为一维索引，即hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3))。然后根据hist_indices查找直方图中每个像素的得分...

img = imread('1.png'); img_gray = rgb2gray(img); % 指定窗口大小和步长 window_size = 15; step_size = 5; % 计算图像的局部直方图 [rows, cols] = size(img_gray); hist_local = zeros(rows, cols, 256); for i = 1:step_size:rows-window_size+1 for j = 1:step_size:cols-window_size+1 % 提取当前窗口内的像素值 window = img_gray(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1); % 计算当前窗口内的直方图 hist_window = imhist(window, 256); % 将当前窗口内的直方图扩展为与窗口大小相同的矩阵 hist_window = kron(ones(window_size, window_size), hist_window); % 将当前窗口内的直方图保存到局部直方图中 hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window; end end % 检查是否存在没有被赋值的位置 if any(hist_local(:) == 0) % 将没有被赋值的位置赋值为1 hist_local(hist_local == 0) = 1; end % 显示原始图像和局部直方图 figure; subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('原始图像'); subplot(1,2,2), imshow(histeq(hist_local)), title('局部直方图');

hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window; end end 4. 检查是否存在没有被赋值的位置，如果存在，将其赋值为1。 if any(hist_local(:) == 0) % 将没有被赋值的位置赋值为1 ...

function [img_hist_trans, img_hist_sep, img_hist_hsv, img_hist_yuv, img_hist_ycbcr] = histeq_all(img_in, flag) %histogram equalization for low light image enhancement %img_in is the raw image %flag is set to 1 for displaying the outputs %output vector contains the results of five methods of histogram equalization img_test=im2double(img_in); img_hist_trans=histeq(img_test); %same as hist_trans img_hist_sep=hist_sep(img_test); img_hist_hsv=histeq_hsv(img_test); img_hist_yuv=histeq_yuv(img_test); img_hist_ycbcr=histeq_ycbcr(img_test); if flag==1 subplot(2,3,1);imshow(img_test); subplot(2,3,2);imshow(img_hist_trans); subplot(2,3,3);imshow(img_hist_sep); subplot(2,3,4);imshow(img_hist_hsv); subplot(2,3,5);imshow(img_hist_yuv); subplot(2,3,6);imshow(img_hist_ycbcr); end end

cv::Mat img_hist_trans, img_hist_sep, img_hist_hsv, img_hist_yuv, img_hist_ycbcr; img_hist_trans = histeq(img_in); img_hist_sep = hist_sep(img_in); img_hist_hsv = histeq_hsv(img_in); img_hist_yuv...

# 创建转换映射 transfer_map = np.zeros((180, 256), dtype=np.uint8) for src_bin in range(180): source_prob = source_hist[src_bin] cumulative_prob = source_prob target_bin = 0 while cumulative_prob < target_hist[src_bin] and target_bin < 255: target_prob = target_hist[target_bin] cumulative_prob += target_prob target_bin += 1 transfer_map[src_bin] = target_bin

接着，代码通过循环遍历输入图像的灰度直方图source_hist的每一个角度bin，将该bin的概率值source_prob存储到source_prob变量中，并初始化累计概率值cumulative_prob为source_prob。然后，代码循环遍历输出图像的...

hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 )请完整详细的解释每一行的代码意思

hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) 此行代码计算非零像素值的直方图。exposure 是 scikit-image 库中的一个模块，用于图像处理。 stack 是输入的图像或一组图像，[stack > 0] 表示选取非零...

生成torch代码：class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

这段代码定义了一个名为"ConcreteAutoencoderFeatureSelector"的类，它有几个参数，包括：K（特征数目），output_function（输出函数），num_epochs（迭代次数），batch_size（批大小），learning_rate（学习率），...

def draw_distribution_histogram(nums, path='', is_hist=True, is_kde=True, is_rug=False, is_vertical=False, is_norm_hist=False): """ bins: 设置直方图条形的数目 is_hist: 是否绘制直方图 is_kde: 是否绘制核密度图 is_rug: 是否绘制生成观测数值的小细条 is_vertical: 如果为True，观察值在y轴上 is_norm_hist: 如果为True，直方图高度显示一个密度而不是一个计数，如果kde设置为True，则此参数一定为True """ sns.set() # 切换到sns的默认运行配置 sns.distplot(nums, bins=20, hist=is_hist, kde=is_kde, rug=is_rug, \ hist_kws={"color": "steelblue"}, kde_kws={"color": "purple"}, \ vertical=is_vertical, norm_hist=is_norm_hist) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel("XXX") plt.ylabel("YYY") # 添加标题 plt.title("Distribution") plt.tight_layout() # 处理显示不完整的问题 if path: plt.savefig(path, dpi=300) plt.show()改善上面的这个函数代码

1. 可以将函数参数进行修改，使其更加灵活，比如： python def draw_distribution_histogram(nums, bins=20, hist=True, kde=True, rug=False, vertical=False, norm_hist=False, xlabel="", ...

def filterNormalization(self, block_size=64, all_at_once = False): """ Normalize signal intensity. @block_size (integer) A block size determining the divided volume size. This argument is passed to the block_separator function. @all_at_once (bool) A flag determining all-at-onec processing. This argument is passed to the block_separator function. """ print("Intensity normalization") if self.peak_air == None: raise Exception('Call the calculateNormalizationParam in ahead.') maxid = [self.peak_air, self.peak_soil] maxid = [i-self.hist_x[0] for i in maxid] plt.figure() plt.plot(self.hist_x, self.hist_y) plt.plot(self.hist_x[maxid], self.hist_y[maxid],'ro') plt.xlabel('intensity') plt.ylabel('count') plt.pause(.01) i_block = self.block_separator(overlapping = 1, block_size = block_size, all_at_once = all_at_once) for blocks, indexes in i_block: blocks = tqdm_multiprocessing(functools.partial(normalizeIntensity, peak_air=self.peak_air, peak_soil=self.peak_soil), blocks) self.updateStack(blocks, indexes, overlapping = 1, block_size = block_size) return请完整详细解释每一行的代码意思

def filterNormalization(self, block_size=64, all_at_once=False): """ Normalize signal intensity. @block_size (integer): A block size determining the divided volume size. This argument is passed...

import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) 请详细解释每一行的代码意思

hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x ]) peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist...

解释一下这段代码function [bg_hist_new, fg_hist_new] = updateHistModel(new_model, patch, bg_area, fg_area, target_sz, norm_area, n_bins, grayscale_sequence, bg_hist, fg_hist, learning_rate_pwp) % Get BG (frame around target_sz) and FG masks (inner portion of target_sz) pad_offset1 = (bg_area-target_sz)/2; % we constrained the difference to be mod2, so we do not have to round here assert(sum(pad_offset1==round(pad_offset1))==2, 'difference between bg_area and target_sz has to be even.'); bg_mask = true(bg_area); % init bg_mask pad_offset1(pad_offset1<=0)=1; bg_mask(pad_offset1(1)+1:end-pad_offset1(1), pad_offset1(2)+1:end-pad_offset1(2)) = false; pad_offset2 = (bg_area-fg_area)/2; % we constrained the difference to be mod2, so we do not have to round here assert(sum(pad_offset2==round(pad_offset2))==2, 'difference between bg_area and fg_area has to be even.'); fg_mask = false(bg_area); % init fg_mask pad_offset2(pad_offset2<=0)=1; fg_mask(pad_offset2(1)+1:end-pad_offset2(1), pad_offset2(2)+1:end-pad_offset2(2)) = true; fg_mask = mexResize(fg_mask, norm_area, 'auto'); bg_mask = mexResize(bg_mask, norm_area, 'auto'); %% (TRAIN) BUILD THE MODEL if new_model % from scratch (frame=1) bg_hist_new = computeHistogram(patch, bg_mask, n_bins, grayscale_sequence); fg_hist_new = computeHistogram(patch, fg_mask, n_bins, grayscale_sequence); else % update the model bg_hist_new = (1 - learning_rate_pwp)*bg_hist + learning_rate_pwp*computeHistogram(patch, bg_mask, n_bins, grayscale_sequence); fg_hist_new = (1 - learning_rate_pwp)*fg_hist + learning_rate_pwp*computeHistogram(patch, fg_mask, n_bins, grayscale_sequence); end end

在计算直方图时，将图像缩小到 norm_area 大小，并按照灰度级进行分 bin，分 bin 的数量由 n_bins 指定。更新模型时，根据学习率 learning_rate_pwp 对之前的直方图进行加权平均，并加上当前帧的直方图。如果 new_...
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