find_object_2d

时间: 2023-12-08 19:03:41 浏览: 104
find_object_2d是一个在计算机视觉领域中常用的函数或算法,用于在2D图像中检测和定位特定的目标物体。它通常使用机器学习或深度学习算法进行训练和预测,以识别目标物体的形状、大小、颜色等特征,并输出其在图像中的位置和大小信息。这个算法在很多实际应用中都有广泛的应用,例如自动驾驶中的车道识别、安防监控中的人脸识别等。
相关问题

ERROR: cannot launch node of type [find_object_2d/find_object_2d]: can't locate node [find_object_2d] in package

这个错误提示表明在你运行一个ROS节点时,ROS找不到名为“find_object_2d”的节点。这可能是因为你没有正确安装“find_object_2d”包或者该包没有被ROS环境正确识别。 首先,你可以使用`rospack`命令来检查该包是否已经安装: ``` rospack find find_object_2d ``` 如果该命令返回一个路径,则表示该包已经正确安装并被ROS环境正确识别。 如果该命令返回“[rospack] Error: package 'find_object_2d' not found”,则表示该包没有被正确安装或者ROS环境没有正确识别该包。在这种情况下,你需要检查你的ROS安装和环境设置,以确保你正确地安装了该包,并且ROS能够正确地找到该包。

Couldn't find executable named find_object_2d below /home/ass/find_ws/src/find-object

这错误通常是由于缺少依赖项或者编译错误导致的。你需要检查以下几个方面: 1. 检查是否已经正确编译了 find_object_2d。你可以在 find_ws 目录下执行 `catkin_make` 命令进行编译。 2. 检查是否已经安装了 find_object_2d 的依赖项。你可以使用 `rosdep` 命令进行安装,例如:`rosdep install find_object_2d`。 3. 检查环境变量是否正确设置。你需要设置 ROS_PACKAGE_PATH 变量,指向 find_ws 目录的路径,例如:`export ROS_PACKAGE_PATH=/home/ass/find_ws:$ROS_PACKAGE_PATH`。 如果以上步骤都正确,但仍然出现错误,则需要详细查看错误信息,找到问题的具体原因。你可以在命令行中执行 `rospack find find_object_2d` 命令,查看是否能够正确找到 find_object_2d 的路径。同时,你也可以查看 find_object_2d 的日志文件,寻找更多的错误信息。

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* This example shows how to use shape-based matching * in order to find a model region and use it for * further tasks. * Here, the additional task consists of reading text * within a certain region, wherefore the image has * to be aliged using the matching transformation. * * Initialization. dev_update_window ('off') dev_close_window () * Initialize visualization. read_image (ReferenceImage, 'board/board_01') get_image_size (ReferenceImage, Width, Height) initialize_visualization (Width / 2, Height / 2, WindowHandle, WindowHandleText) disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') disp_description_text (WindowHandleText) * * Define ROIs: * ROI for the shape model. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (ReferenceImage) gen_rectangle1 (ROIModel, 60, 535, 185, 900) dev_display (ROIModel) * ROI for the text. gen_rectangle1 (ROIText, 445, 585, 590, 765) dev_display (ROIText) disp_model_message (WindowHandle) stop () * * Prepare the shape-based matching model. reduce_domain (ReferenceImage, ROIModel, ModelImage) * Create shape model and set parameters (offline step). create_generic_shape_model (ModelHandle) * Train the shape model. train_generic_shape_model (ModelImage, ModelHandle) * * Prepare the text model. create_text_model_reader ('auto', 'Industrial_0-9A-Z_Rej.omc', TextModel) * * We look for the reference transformation which we will need * for the alignment. We can extract it by finding the instance * on the reference image. * Set find parameters. set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'num_matches', 1) set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'min_score', 0.5) find_generic_shape_model (ReferenceImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DModel) * * Find the object in other images (online step). for i := 1 to 9 by 1 read_image (SearchImage, 'board/board_' + i$'02') find_generic_shape_model (SearchImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DMatch) * Compute the transformation matrix. hom_mat2d_invert (HomMat2DMatch, HomMat2DMatchInvert) hom_mat2d_compose (HomMat2DModel, HomMat2DMatchInvert, TransformationMatrix) affine_trans_image (SearchImage, ImageAffineTrans, TransformationMatrix, 'constant', 'false') * * Visualization. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (SearchImage) get_generic_shape_model_result_object (InstanceObject, MatchResultID, 'all', 'contours') dev_display (InstanceObject) * * Reading text and numbers on the aligned image. reduce_domain (ImageAffineTrans, ROIText, ImageOCR) find_text (ImageOCR, TextModel, TextResultID) get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines') get_text_result (TextResultID, 'class', RecognizedText) * * Visualization. dev_set_window (WindowHandleText) dev_display (ImageAffineTrans) dev_set_colored (12) dev_display (Characters) disp_finding_text (Characters, WindowHandle, WindowHandleText, RecognizedText) wait_seconds (0.5) endfor disp_end_of_program_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () dev_close_window ()

import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import layers import xml.etree.ElementTree as ET import pathlib from pathlib import Path file_path = Path('C:/1') def net_init(): model = keras.Sequential([layers.Input(shape=(1200, 1600, 3))]) model.add(layers.Conv2D(filters=3, activation="relu", kernel_size=(3, 3), padding="same", strides=2)) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(layers.Conv2D(filters=3, activation="relu", kernel_size=(3, 3), padding="same", strides=2)) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(layers.Conv2D(filters=1, activation="relu", kernel_size=(3, 3), padding="same", strides=2)) model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))) model.add(layers.Dense(48, activation='relu')) model.add(layers.Dense(2, activation='softmax')) return model def load_xml(folder_path: Path) -> list: feature_list = [] file_list = [] label_list = [] for file_name in folder_path.glob('*.xml'): xml_tree = ET.parse(file_name) root = xml_tree.getroot() feature = ( int(root.find('object/bndbox/xmin').text), int(root.find('object/bndbox/ymin').text), int(root.find('object/bndbox/xmax').text), int(root.find('object/bndbox/ymax').text) ) feature_list.append(feature) file_list.append(file_name) label_list.append(root.find('object/name').text) return feature_list, file_list, label_list def load_img(folder_path : Path, xml_list : list): img_list = [] print(xml_list) for img_name in folder_path.glob('*.jpg'): print(img_name) xml_name = img_name.with_suffix('.xml') print(xml_name) if xml_name in xml_list: print("yes") img = tf.io.read_file(img_name.as_posix()) img = tf.image.decode_image(img, channels=3) img = tf.image.per_image_standardization(img) img_list.append(img) return img_list def main(): feature_list, file_list, label_list = load_xml(file_path) img_list = load_img(file_path, file_list) model = net_init() model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.mse, metrics=['accuracy']) model.fit(img_list, feature_list, epochs=1) main()这段程序有什么问题

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