inverse_left

时间: 2024-08-07 20:01:20 浏览: 66
逆左操作,通常是指在数学特别是线性代数中的矩阵运算中,对矩阵的每一行进行取反(即元素乘以-1)的操作。这个术语相对较少见,因为相比于更常见的逆矩阵(transpose),它并没有涉及到矩阵行列式的改变或是转置。如果提到"逆左",可能是某个特定数学理论或算法中的一个步骤,用于描述某种特殊矩阵变换的行为。 然而,常规的矩阵逆(inverse matrix)才是更为基础的概念,它是通过计算满足AX = I(其中A是原矩阵,I是单位矩阵)的矩阵X来得到的,会交换矩阵的位置并保持乘法的结合律。 如果你是在编程上下文遇到这个词,它可能对应于一些库函数中的特有名称,比如在某些编程语言中处理矩阵时的函数命名。不过,这并不是标准数学词汇。
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from pyb import Pin, Timer inverse_left=False #change it to True to inverse left wheel inverse_right=False #change it to True to inverse right wheel ain1 = Pin('P0', Pin.OUT_PP) ain2 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) bin1 = Pin('P2', Pin.OUT_PP) bin2 = Pin('P3', Pin.OUT_PP) ain1.low() ain2.low() bin1.low() bin2.low() pwma = Pin('P7') pwmb = Pin('P8') tim = Timer(4, freq=1000) ch1 = tim.channel(1, Timer.PWM, pin=pwma) ch2 = tim.channel(2, Timer.PWM, pin=pwmb) ch1.pulse_width_percent(0) ch2.pulse_width_percent(0) def run(left_speed, right_speed): if inverse_left==True: left_speed=(-left_speed) if inverse_right==True: right_speed=(-right_speed) if left_speed < 0: ain1.low() ain2.high() else: ain1.high() ain2.low() ch1.pulse_width_percent(int(abs(left_speed))) if right_speed < 0: bin1.low() bin2.high() else: bin1.high() bin2.low() ch2.pulse_width_percent(int(abs(right_speed)))

这是一段代码,用于控制电机的转速和方向。代码中定义了一些引脚和定时器,并通过函数`run(left_speed, right_speed)`来控制电机的运行。其中,`left_speed`和`right_speed`分别表示左右电机的转速,可以根据需要调整。如果`inverse_left`或`inverse_right`为True,将会反转相应电机的转向。通过改变`left_speed`和`right_speed`的正负值来控制电机的转向。

from pyb import Pin, Timer inverse_left=False #change it to True to inverse left wheel inverse_right=False #change it to True to inverse right wheel ain1 = Pin('P0', Pin.OUT_PP) ain2 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) bin1 = Pin('P2', Pin.OUT_PP) bin2 = Pin('P3', Pin.OUT_PP) ain1.low() ain2.low() bin1.low() bin2.low() pwma = Pin('P7') pwmb = Pin('P8') tim = Timer(4, freq=1000) ch1 = tim.channel(1, Timer.PWM, pin=pwma) ch2 = tim.channel(2, Timer.PWM, pin=pwmb) ch1.pulse_width_percent(0) ch2.pulse_width_percent(0) def run(left_speed, right_speed): if inverse_left==True: left_speed=(-left_speed) if inverse_right==True: right_speed=(-right_speed) if left_speed < 0: ain1.low() ain2.high() else: ain1.high() ain2.low() ch1.pulse_width_percent(int(abs(left_speed))) if right_speed < 0: bin1.low() bin2.high() from pyb import Pin, Timer inverse_left=False #change it to True to inverse left wheel inverse_right=False #change it to True to inverse right wheel ain1 = Pin('P0', Pin.OUT_PP) ain2 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) bin1 = Pin('P2', Pin.OUT_PP) bin2 = Pin('P3', Pin.OUT_PP) ain1.low() ain2.low() bin1.low() bin2.low() pwma = Pin('P7') pwmb = Pin('P8') tim = Timer(4, freq=1000) ch1 = tim.channel(1, Timer.PWM, pin=pwma) ch2 = tim.channel(2, Timer.PWM, pin=pwmb) ch1.pulse_width_percent(0) ch2.pulse_width_percent(0) def run(left_speed, right_speed): if inverse_left==True: left_speed=(-left_speed) if inverse_right==True: right_speed=(-right_speed) if left_speed < 0: ain1.low() ain2.high() else: ain1.high() ain2.low() ch1.pulse_width_percent(int(abs(left_speed))) if right_speed < 0: bin1.low() bin2.high() else: bin1.high() bin2.low() ch2.pulse_width_percent(int(abs(right_speed))) 帮我分析这段代码

这段代码是一个用于控制两个电机的驱动代码。代码中使用了pyb库来控制引脚和定时器。代码的功能是根据输入的左右电机速度来控制电机的转动方向和转速。 首先,代码定义了四个引脚`ain1`、`ain2`、`bin1`、`bin2`,分别对应左右电机的控制引脚。然后定义了两个PWM引脚`pwma`和`pwmb`,用于控制电机的转速。 接下来,代码创建了一个定时器对象,并使用定时器的通道1和通道2来设置PWM输出。定时器的频率设置为1000Hz。 在`run`函数中,根据是否需要反转左右电机的转动方向,将输入的左右速度进行处理。如果需要反转,则将速度取负值。 然后,根据左速度的正负设置`ain1`和`ain2`引脚的电平,以控制左电机的转动方向。如果左速度小于0,则设置`ain1`为低电平、`ain2`为高电平,否则设置`ain1`为高电平、`ain2`为低电平。通过调整PWM信号的占空比,来控制左电机的转速。 同样的,根据右速度的正负设置`bin1`和`bin2`引脚的电平,以控制右电机的转动方向。通过调整PWM信号的占空比,来控制右电机的转速。 最后,代码设置了初始的PWM占空比为0,即电机停止转动。 总结来说,这段代码通过控制引脚和定时器的PWM输出,实现了对左右电机的转动方向和转速的控制。

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将下面代码写成matlab形式 int runBm3d( const Mat image_noisy, Mat& image_basic, Mat& image_denoised ) { int Height = image_noisy.rows; int Width = image_noisy.cols; int Channels = image_noisy.channels(); vector<Mat> block_noisy;//store the patch vector<int>row_idx;//patch idx along the row direction vector<int>col_idx; GetAllBlock(image_noisy, Width, Height, Channels, kHard, pHard, block_noisy, row_idx, col_idx); int bn_r = row_idx.size(); int bn_c = col_idx.size(); tran2d(block_noisy, kHard); vector<int> sim_num;//index number for the selected similar patch in the block vector vector<int> sim_idx_row;//index number for the selected similar patch in the original Mat vector<int> sim_idx_col; vector<Mat>data;//store the data during transforming and shrinking Mat kaiser = gen_kaiser(beta, kHard);//2-D kaiser window float weight_hd = 1.0;//weights used for current relevent patch Mat denominator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat numerator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); for (int i = 0; i < bn_r; i++) { for (int j = 0; j < bn_c; j++) { //for each pack in the block sim_num.clear(); sim_idx_row.clear(); sim_idx_col.clear(); data.clear(); getSimilarPatch(block_noisy, data, sim_num, i, j, bn_r, bn_c, int((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard);//block matching for (int k = 0; k < sim_num.size(); k++)//calculate idx in the left-top corner { sim_idx_row.push_back(row_idx[sim_num[k] / bn_c]); sim_idx_col.push_back(col_idx[sim_num[k] % bn_c]); } tran1d(data, kHard);//3-D transforming DetectZero(data, lambda3d * sigma);//shrink the cofficient weight_hd = calculate_weight_hd(data, sigma); Inver3Dtrans(data,kHard);//3-D inverse transforming aggregation(numerator_hd, denominator_hd, sim_idx_row, sim_idx_col, data, weight_hd, kHard, kaiser);//aggregation using weigths } } image_basic = numerator_hd / denominator_hd;

解释代码:int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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