这段代码输出的边界点不完整,即输出点数量过少。我需要调整哪些参数才能够让代码输出的点更多更完整
时间: 2024-04-01 11:37:59 浏览: 21
如果输出的边界点不完整,可能是因为三角化算法的参数设置不够合理,导致算法无法完全覆盖点云表面。在这种情况下,你可以尝试调整三角化算法的参数,以获取更完整的边界点。下面是一些建议:
1. 增加点云数据的数量:增加点云数据的数量,可以使三角化算法更准确地捕捉到点云表面的细节。
2. 调整三角化算法的参数:可以通过调整三角化算法的参数,使其更适合当前的点云数据。具体来说,可以尝试调整以下参数:
- `MaxNumPoints`: 指定三角化算法用于构建三角形的最大点数。可以增加这个参数的值,使算法能够处理更多的点。
- `MinAngle`: 指定三角形的最小角度。可以减小这个参数的值,使算法能够更准确地捕捉到点云表面的细节。
- `MaxSize`: 指定三角形的最大尺寸。可以增加这个参数的值,使算法能够处理更大的三角形。
- `Tolerance`: 指定三角化算法的容差。可以减小这个参数的值,使算法能够更准确地捕捉到点云表面的细节。
3. 调整输出的点的数量:可以通过调整输出的点的数量,使其更接近点云表面的真实形状。具体来说,可以尝试调整以下参数:
- `faceidx`: freeBoundary函数返回的边的索引矩阵。可以使用其他函数获取更多的边界点。
- `idx`: 位于表面上的点的索引。可以使用其他算法获取更多的表面点。
- `surface_points`: 输出的表面点的坐标。可以在代码中添加插值算法,使输出的点更加密集。
相关问题
上述代码输出的边界点有很多重复点,我需要再次优化代码使得输出完整的表面点且无重复点
在输出表面点之前,可以先使用unique函数去除重复点。具体的优化代码如下:
```
clear; clc;
matric = readmatrix("F:\NIM\worksheet\Lab\1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv");
matric = matric(2:end,1:end-1);
x = matric(:,8);
y = matric(:,9);
z = matric(:,10);
xyz = [x,y,z];
xyz = xyz./max(xyz(:,2));
r = matric(:,2)/255;
g = matric(:,3)/255;
b = matric(:,4)/255;
rgb = [r(:), g(:), b(:)];
cform_XYZ2Lab = makecform('xyz2lab');
lab = applycform(xyz, cform_XYZ2Lab);
a = lab(:,2);
b = lab(:,3);
L = lab(:,1);
Lab = [a,b,L];
TR = delaunayTriangulation(a,b,L);
[T,Xb] = freeBoundary(TR);
dt = triangulation(T,Xb);
tnorm = faceNormal(dt);
pidx = dt.Points;
isboundary = false(size(pidx,1),1);
for i = 1:size(tnorm,1)
n = tnorm(i,:);
v1 = pidx(dt.ConnectivityList(i,1),:);
v2 = pidx(dt.ConnectivityList(i,2),:);
v3 = pidx(dt.ConnectivityList(i,3),:);
d1 = dot(n,v1);
d2 = dot(n,v2);
d3 = dot(n,v3);
if any(sign(d1-d2) ~= sign(d1-d3))
isboundary(dt.ConnectivityList(i,:)) = true;
end
end
% 获取完整的边界点
K = boundary(dt.Points(isboundary,1),dt.Points(isboundary,2),dt.Points(isboundary,3));
surface_points = Lab(isboundary,:);
boundary_points = surface_points(K,:);
boundary_points = unique(boundary_points,'rows'); % 去除重复点
scatter3(boundary_points(:,1),boundary_points(:,2),boundary_points(:,3),10,"filled")
scatter3(a,b,L,10,rgb,"filled")
```
其中,unique函数用于去除重复点,输入参数为矩阵,'rows'表示按行去重。最后,使用scatter3函数将去除重复点后的完整的表面点绘制出来。
让yolo输出目标中心点坐标python代码
以下是基于Python的代码实现获取YOLO输出的目标中心点坐标的方法:
```python
import numpy as np
def decode_output(output, anchors, num_classes, input_shape, score_threshold):
output = np.array(output)
anchors = np.array(anchors)
num_anchors = len(anchors)
grid_size = output.shape[1:3]
num_classes = int(num_classes)
# 对YOLO输出进行解码,得到边界框坐标、类别概率和置信度
output = np.reshape(output, [-1, num_anchors * (5 + num_classes)])
xy_offset = np.sigmoid(output[..., :2]) # 边界框中心点坐标偏移量
wh_scale = np.exp(output[..., 2:4]) * anchors # 边界框宽高缩放比例
obj_score = np.sigmoid(output[..., 4]) # 边界框置信度
class_prob = np.sigmoid(output[..., 5:]) # 类别概率
# 对边界框坐标进行还原,得到实际图像中的坐标
grid_y = np.tile(np.arange(grid_size[0])[:, np.newaxis], [1, grid_size[1]])
grid_x = np.tile(np.arange(grid_size[1])[np.newaxis, :], [grid_size[0], 1])
xy_offset = np.stack([grid_x, grid_y], axis=-1) + xy_offset
xy_offset = xy_offset / np.array(grid_size)[::-1] # 归一化
wh_scale = wh_scale / np.array(input_shape)[::-1] # 归一化
xy_min = xy_offset - wh_scale / 2
xy_max = xy_offset + wh_scale / 2
boxes = np.concatenate([xy_min, xy_max], axis=-1)
# 对边界框置信度和类别概率进行筛选和排序
mask = obj_score >= score_threshold
boxes = boxes[mask]
class_prob = class_prob[mask]
scores = obj_score[mask] * class_prob.max(axis=-1)
# 对边界框按照置信度进行排序,选择置信度最高的边界框作为最终的检测结果
order = scores.argsort()[::-1]
boxes = boxes[order]
scores = scores[order]
classes = class_prob.argmax(axis=-1)[order]
# 计算每个目标的中心点坐标
centers = np.stack([(boxes[:, 0] + boxes[:, 2]) / 2, (boxes[:, 1] + boxes[:, 3]) / 2], axis=-1)
return boxes, scores, classes, centers
```
其中,`output`是YOLO的输出,`anchors`是预定义的锚框,`num_classes`是类别数量,`input_shape`是输入图像的大小,`score_threshold`是置信度阈值。函数返回值包括边界框坐标、置信度、类别和中心点坐标。可以通过调用该函数来获取YOLO的输出的目标中心点坐标。
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