F = b[:, 1:3] F_normed = [] for i in range(len(F)): temp = 0; for j in range(len(F[i])): temp = temp + pow(F[i, j], 2) F_normed.append(F[i, :] / np.sqrt(temp)) F_normed = np.array(F_normed)啥意思
时间: 2023-05-28 12:01:46 浏览: 40
这段代码的作用是将二维数组b的第一列到第三列取出来,然后对每一行做归一化处理,即将每个向量除以它的模长,最后得到一个归一化后的二维数组F_normed。具体实现时,对于每一行,先计算它的模长temp,然后将原向量除以temp,得到归一化后的向量,最终将所有归一化向量组装成一个二维数组。
相关问题
翻译如下代码:def cv2_based(field_array,match_array): M = cv2m(field_array,match_array,cv2.TM_SQDIFF_NORMED) return np.where(1e-6>=M)
这是一个 Python 函数,利用 OpenCV 库中的模板匹配函数 cv2.matchTemplate 实现两个数组之间的匹配。函数的输入参数为 field_array 和 match_array 两个数组。
函数首先调用 cv2.matchTemplate 函数,将 field_array 作为源图像,match_array 作为模板图像,使用 TM_SQDIFF_NORMED 方法进行匹配,并将匹配结果保存在 M 变量中。
接着,函数使用 numpy 库中的 where 函数,在 M 中找到满足条件 1e-6>=M 的位置,即匹配程度最高的位置。最后,函数返回这些位置信息。
简单来说,这个函数的作用是在 field_array 中找到与 match_array 最相似的位置。
results = cv.matchTemplate(img, temp1, cv.TM_SQDIFF_NORMED)中的results储存的是什么信息
在OpenCV中,`cv.matchTemplate()`函数用于在输入图像中搜索模板图像的匹配位置。该函数返回一个结果矩阵,其中每个元素表示输入图像与模板图像在对应位置的匹配程度。
在你提供的代码中,`results`是用来存储匹配结果的变量。它是一个矩阵,每个元素表示对应位置的匹配结果。具体来说,`results`矩阵的大小与输入图像的大小相同,每个元素的值表示在该位置的匹配程度。
在使用`cv.TM_SQDIFF_NORMED`方法进行模板匹配时,`results`矩阵中的元素值越小,表示相应位置与模板的差异越小,匹配程度越高。因此,你可以通过查找`results`矩阵中最小值的位置来找到最佳匹配位置。
例如,可以使用以下代码找到最佳匹配位置:
```python
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(results)
best_match_loc = min_loc
```
在这个示例中,`cv.minMaxLoc()`函数用于找到`results`矩阵中的最小值和对应的位置。然后,`best_match_loc`变量存储了最佳匹配位置的坐标。
请注意,匹配结果矩阵的大小与输入图像大小相同,因此你可以使用它来可视化匹配结果或进一步分析。