matrix.resize

时间: 2023-11-07 17:51:29 浏览: 274
对于Eigen库中的矩阵(matrix),可以使用resize()函数重新调整矩阵的大小。该函数接受两个参数,分别是新的行数和列数。例如,在代码中使用m.resize(4,3)将矩阵m的大小调整为4行3列。在调整大小后,可以使用rows()和cols()函数获取矩阵的新行数和列数。在上面的例子中,调用m.rows()返回4,调用m.cols()返回3。 需要注意的是,对于固定大小的矩阵,调用resize()函数将不起作用。只有对于动态大小的矩阵,才能成功地调整大小。在代码中对固定大小的矩阵使用resize()函数不会引发任何操作,并且矩阵的大小将保持不变。 此外,在Eigen库中,可以使用size()函数获取矩阵的总元素个数。在上面的例子中,调用m.size()将返回矩阵m的元素个数。 请注意,以上是关于Eigen库中resize()函数的一些基本信息,更多关于Eigen库的操作和使用方法,请参考相关文档或资料。
相关问题

matrix.Resize(m,n,kSetZero,kStrideEqualNumCols

根据你提供的代码片段,我猜测你正在使用某种矩阵库或者是自己实现的矩阵类。其中,`matrix.Resize(m,n,kSetZero,kStrideEqualNumCols)` 这行代码的含义是:将 `matrix` 矩阵的大小调整为 `m` 行 `n` 列,并且将所有元素清零。`kStrideEqualNumCols` 是一个参数,表示矩阵的存储方式为按列存储,即每列的元素在内存中是连续存储的。这种存储方式在一些运算(如矩阵乘法)中更加高效。

cv2.resize报错

当使用cv2.resize函数时,可能会遇到一些常见的错误。以下是一些常见的错误和解决方法: 1. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4051: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize' 解决方法:这个错误通常是由于输入图像的尺寸为空引起的。请确保输入图像的尺寸正确,并且不为空。 2. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:3784: error: (-215:Assertion failed) dsize.area() > 0 in function 'cv::resize' 解决方法:这个错误通常是由于目标图像的尺寸为零引起的。请确保目标图像的尺寸大于零。 3. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\core\src\matrix.cpp:404: error: (-215:Assertion failed) dims <= 2 && step[0] > 0 in function 'cv::Mat::locateROI' 解决方法:这个错误通常是由于输入图像的维度不正确引起的。请确保输入图像是二维的。 4. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\core\src\matrix.cpp:404: error: (-215:Assertion failed) 0 <= roi.x && 0 <= roi.width && roi.x + roi.width <= m.cols && 0 <= roi.y && 0 <= roi.height && roi.y + roi.height <= m.rows in function 'cv::Mat::Mat' 解决方法:这个错误通常是由于ROI(感兴趣区域)的坐标或尺寸不正确引起的。请确保ROI的坐标和尺寸在图像范围内。
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概要
对于具有窗口, 只能是某些规模有时非常有用。 例如, MicrosoftWord 和 Microsoft Visual C++® 有工具栏是大小可调整到最适合控件工具栏中特定大小。 这样做, 最好授予用户可视提示有关可用窗口大小。 通过示例 RESIZE 示例代码显示如何修改 Windows 窗口以便当用户使用鼠标来调整窗口边框跳转到下一个可用大小自动调整方式。
更多信息
可用于从 Microsoft 下载中心下载下列文件:

Resize.exe (http://download.microsoft.com/download/platformsdk/sample52/1/w9xnt4/en-us/resize.exe)
有关如何下载 Microsoft 支持文件请单击下列文章编号以查看 Microsoft 知识库中相应:
119591 (http://support.microsoft.com/kb/119591/EN-US/) 如何从联机服务获取 Microsoft 支持文件
此文件进行病毒扫描 Microsoft。 Microsoft 使用最新病毒检测软件, 投递文件日期上的可用。 文件存储, 有助于防止对文件进行任何未经授权更改安全性增强的服务器上。 当用户单击的窗口, 调整边框 Windows 进入 PeekMessage 循环以捕获所有鼠标消息发生直到已释放鼠标左键。 而在此循环, 每当鼠标移动移动矩形, 显示新窗口大小以向用户与新窗口大小将是什么提供可视提示。

通过进入消息循环以捕获鼠标消息直到是左按钮释放其自己 RESIZE 示例代码修改调整操作。 不用每次接收鼠标移动, 更新矩形 RESIZE 代码检查以查看如果当前鼠标位置会使窗口大小之一可能窗口宽度和高度大小由应用程序所定义。 由此, RESIZE 应用程序提供更准确的可视提示有关调整操作将采取哪些。

通过同时用于 Windows 和 RESIZE 应用 WM_NCLBUTTONDOWN 邮件触发调整操作。 当收到此消息, 消息循环输入来过滤掉除对两, WM _ MOUSEMOVE 和 WM _ LBUTTONUP 所有鼠标消息。 RESIZE 应用程序接收到 WM _ MOUSEMOVE 消息, 时检查以查看放大或缩小如果当前鼠标位置将使窗口。 如果窗口是小, 调整矩形移到下一个小维度由应用程序定义。 如果窗口是大, 程序将检查以是否会对下可能维度足够新大小以及相应更新矩形。 接收到 WM _ LBUTTONUP 消息, 时通过窗口大小更新到当前位置由鼠标完成调整操作并删除矩形。

RESIZE 应用程序还利用了一部分由处理 WM_NCHITTEST 消息提供了灵活性。 Windows 向应用程序与鼠标位置发送此消息并期望应用程序能够描述的窗口, 包括鼠标位置部分。 经常, 应用程序传递到 DefWindowProc() 此消息并让默认计算是什么鼠标是顶部告诉系统负责。 RESIZE 应用允许 DefWindowProc() 来处理消息, 但然后检查以确定是否将鼠标置于某个在工作区或调整转角。 为了简化调整操作, RESIZE 不让调整从窗口角, 以便 HTTOPRIGHT 点击测试代码并返回 HTBOTTOM 或 HTTOP 替代 HTBOTTOMLEFT HTTOPLEFT, HTBOTTOMRIGHT, 应用程序和用户。 由此, 鼠标光标准确反映调整的方向。 当 HTCLIENT 命中返回测试代码, RESIZE 变为这 HTCAPTION 以便窗口以移动即使它没有标题栏。

尽管此方法将使用 Windows 95, 就没有必要。 Windows 95 提供新消息 WM_SIZING, 将启用程序不处理 WM_NCxxx 消息或进入 PeekMessage() 循环进行完全相同。

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵,

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