n = 5 imgs = train_features[0:n] + train_labels[0:n] imgs = [img.permute(1,2,0) for img in imgs] d2l.show_images(imgs, 2, n);

时间: 2024-05-28 15:11:25 浏览: 85
ZIP

imgs.zip_imgs.com_imgs图片_web 图片展示_展示_左右滑动模

这段代码是用来显示训练集中前5张图片及其对应的标签的。具体来说，它先将前5张图片和标签取出来，然后将图片的通道维度移到最后一个维度上，最后调用d2l.show_images()函数将图片显示出来。 其中，d2l.show_images()函数是一个在d2lzh_pytorch包中定义的函数，它可以将多张图片按照给定的行数和列数排列，并显示出来。在这里，我们将行数设为2，列数设为n，即每行显示两张图片，一共显示n行。
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解释一下 for frame in current_imgs_path: img = self.loader(frame) if self.transform is not None: img = self.transform(img) current_imgs.append(img) current_label = self.transform(current_label) # print(current_label.shape) batch_cur_imgs = np.stack(current_imgs, axis=0) return batch_cur_imgs, current_label

这段代码的作用是：对于current_imgs_path中的每个frame，使用self.loader方法读取图片，并将其应用于self.transform（如果transform非空），最后将处理后的图片添加到current_imgs列表中。同时，使用self.transform...

# Load the dataset dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # Extract feature vectors features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0) features = features.numpy() # Perform clustering using GMM gmm = GaussianMixture(n_components='auto', covariance_type='full') labels = gmm.fit_predict(features) # Visualize the clustering result plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name) ，这段代码出现了这个问题raise InvalidParameterError( sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'n_components' parameter of GaussianMixture must be an int in the range [1, inf). Got 'auto' instead，应该如何改进啊

plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set(labels): class_...

# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数，图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE， # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

这段代码定义了一个数据集读取器load_data，用于读取MNIST数据集。具体实现如下： - 首先从文件中加载MNIST数据集，数据集文件为'mnist.json.gz'，其中包含了训练集、验证集和测试集的图像和标签数据。...

if mode == 'train': self.img_sq = imgs[:train_frames]中的img_sq是什么意思

在这个代码段中，img_sq代表一个变量或属性，用于存储处理后的图像数据。...所以，在这个if语句块中，imgs列表中的前train_frames帧被用于训练，并且将这些训练帧存储在img_sq变量中以备后续使用。

i_test = 0 print('-'*30) print('Creating test images...') print('-'*30) imgs_test = glob.glob(self.test_path+"/*."+"bmp") print(len(imgs_test)) imgdatas_test = np.ndarray((len(imgs_test),self.img_rows,self.img_cols,1), dtype=np.uint8) for imgname_test in imgs_test: midname_test = imgname_test[imgname_test.rindex("/")+1:] img_test = load_img(self.test_path + "/" + midname_test,grayscale = True) #img_test = scipy.io.loadmat(self.test_path + "/" + midname_test) #img_test = img_test['src'] #img_test=img_test.resize(hw) img_test = img_to_array(img_test) imgdatas_test[i_test] = img_test i_test += 1 print('loading test images done') imgs_test = imgdatas_test.astype('float32') imgs_test /= 255 return imgs_train, imgs_mask_train, imgs_test

这段代码是用于读取测试数据集中的图像数据，并将其转换为一个numpy数组。具体来说，它首先通过glob函数获取测试数据集中所有.bmp文件的路径，然后...函数返回imgs_train, imgs_mask_train, imgs_test三个numpy数组。

class Local_Base(): def convert(self, *args, train_size, **kwargs): replace_layers(self, *args, train_size=train_size, **kwargs) imgs = torch.rand(train_size) with torch.no_grad(): self.forward(imgs)代码中文含义

这段代码定义了一个名为 Local_...然后它创建一个大小为 train_size 的张量 imgs，并使用 torch.no_grad() 上下文管理器来禁用梯度计算。最后，它调用 self.forward(imgs) 来计算模型对这些输入图像的输出。

# Load the dataset dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # Extract feature vectors features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0).numpy() # Perform clustering using GMM gmm = GaussianMixture(n_components=3, covariance_type='full') labels = gmm.fit_predict(features) # Visualize the clustering result plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，能把这段代码改进一下吗，自动确定n_components

plt.scatter(features_reduced[:, 0], features_reduced[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set...

解释一下 def __getitem__(self, index): current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples)) imgs_path = self.imgseqs[current_index].split() current_imgs = [] current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path)

在这个函数里，它随机选择一个索引，读取对应的图像序列路径（imgs_path），并把图像序列路径分成两个部分：当前图像的路径（current_imgs_path）和标签的路径（current_label_path）。然后，这个函数通过调用 self....

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为：{},真实标签为：{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

img = img.transpose((2, 0, 1)) img = img / 255 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] #...

解释一下这段代码：import random import numpy as np from PIL import Image import imgaug.augmenters as iaa class AugCompose(object): ''' object类当被调用时，它不接受任何参数，并返回一个新的无功能实例，该实例没有实例属性，也不能被赋予任何属性。 ''' def __init__(self): self.gamma = random.uniform(0.8, 1.2) self.bright = random.uniform(0.5, 2.0) def __call__(self, pilimage: list): imgs = [] gamma_tr = iaa.GammaContrast(gamma=self.gamma) bright_tr = iaa.Multiply(mul=self.bright) for img in pilimage: assert isinstance(img, Image.Image) np_img = np.array(img, dtype=np.uint8) np_img = gamma_tr.augment_image(np_img) np_img = bright_tr.augment_image(np_img) img = Image.fromarray(np_img) imgs.append(img) return imgs

这段代码定义了一个类 AugCompose，用于对输入的图像进行增强处理。在类的初始化方法中，随机生成了两个...最后，将增强后的 numpy 数组转换为 PIL 图像对象，存入 imgs 列表中，并将 imgs 列表作为输出返回。

# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片，不论这些图片在哪个子...

解释一下 img_predicted = imgs_masked.clone() img_predicted[:, :, x:x + h, y:y + w] = fake_imgs[:, :, x:x + h, y:y + w]

具体来说，img_predicted的所有通道、所有行、所有列都与imgs_masked相同，但是在指定的区域内（即x到h行和y到w列），像素值被替换为fake_imgs中对应位置的像素值。换句话说，这个代码片段实现了图像中的部分重建。

# 加载数据集 dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 提取特征向量 features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0) features = features.numpy() from sklearn.cluster import DBSCAN # 使用DBSCAN算法进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean') labels = dbscan.fit_predict(features) import matplotlib.pyplot as plt # 将聚类结果可视化 plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) # 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中 for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，想换成高斯混合模型聚类对数据集进行聚类，然后自动确定聚类数量，因为我也不知道会聚成几类，然后将聚类的结果保存在这个路径D:\jk下

plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set(labels): class_...

解释 imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

具体实现过程中，函数mask_random(img)用于生成随机的掩码图像，并将原始图像img使用掩码进行遮盖，得到遮盖后的图像img_masked及其对应的掩码图像mask，然后将img_masked及其mask分别加入imgs_masked与masks两个...

if __name__ == "__main__": for filename in os.listdir(path): #img_names = [img_name for img_name in img_names if img_name.split(".")[-1] == "png"] img = cv2.imread( path + filename) imgarray,imgarray2 = findroi(img) if f%10==0: cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() for i in imgarray: imgs_num+=1 print('检测出的红色标志数量为：'+str(imgs_num)) imgs_num=0 for i in imgarray2: imgs_num+=1

8. 将imgs_num重置为0。 9. 统计imgarray2中元素的数量，并将结果累加到imgs_num变量中。 请注意，这段代码缺少部分变量的初始化和上下文信息，因此无法完整运行。另外，代码中注释掉的部分可能涉及到对文件...

def __call__(self, data): """ args: data - The input data, should contain the fields 'train_images', 'test_images', 'train_masks', 'test_masks' returns: loss - the training loss stats - dict containing detailed losses """ segm_pred = self.net(train_imgs=data['train_images'], test_imgs=data['test_images'], train_masks=data['train_masks'], test_masks=data['test_masks'], num_refinement_iter=self.num_refinement_iter)

它接收一个data参数，其中应包含'train_images'、'test_images'、'train_masks'和'test_masks'等字段。该方法调用了该Actor类中的模型net，并传递了train_images、test_images、train_masks、test_masks和num_...

修改下面代码使其顺序选择索引，读取对应的图像序列路径（imgs_path），函数通过调用 self.loader() 函数来加载标签图像并一起返回 def getitem(self, index): current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples)) imgs_path = self.imgseqs[current_index].split() current_imgs = [] current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path)

current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path) return current_imgs, current_label, current_...

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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个