imgThre = cv2.morphologyEx(imgDial,cv2.MIXED_CLONE,kernel)

时间: 2023-06-27 16:02:54 浏览: 177
ZIP

mifclass_tools.zip_clone_mifare_mifare Clasicetool_zip

这段代码使用了OpenCV的形态学操作函数`cv2.morphologyEx()`，将`imgDial`进行了形态学变换，变换方式为`cv2.MIXED_CLONE`，变换核是`kernel`。具体来说，这段代码实现了对二值图像或灰度图像进行膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等形态学变换操作。其中，`cv2.MIXED_CLONE`是一种混合克隆方式，可以将源图像中的某些区域与目标图像进行融合，得到一张新的图像。而`kernel`则是形态学变换的核，可以是矩形、椭圆、十字形等形状，用于指定变换的范围和方式。
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Caffe2 对git clone后在...\pytorch\scripts中的build_windows.bat进行修改 在文件首的 @echo off之下添加s在文件首的 @echo off之下添加 set CMAKE_GENERATOR="Visual Studio 14 2015 Win64" set USE_CUDA=ON ...

def vgg(pretrained = False): layers = [] in_channels = 3 for v in base: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] elif v == 'C': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v # 19, 19, 512 -> 19, 19, 512 pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 19, 19, 512 -> 19, 19, 1024 conv6 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) # 19, 19, 1024 -> 19, 19, 1024 conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1) layers += [pool5, conv6, nn.ReLU(inplace=True), conv7, nn.ReLU(inplace=True)] model = nn.ModuleList(layers) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()} model.load_state_dict(state_dict, strict = False) return model 给出将conv1、conv2、conv3、conv4、conv5进行融合的代码，并且将融合后的代码统一为conv1的尺寸

self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv1, conv2, conv3, conv4, conv5特征融合 self.conv1_5 = nn.Conv2d(512*5, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = nn.Conv2d(64, 1024, ...

#ifndef CONFIG_HAVE_COPY_THREAD_TLS /* For compatibility with architectures that call do_fork directly rather than * using the syscall entry points below. */ long do_fork(unsigned long clone_flags, unsigned long stack_start, unsigned long stack_size, int __user *parent_tidptr, int __user *child_tidptr) { struct kernel_clone_args args = { .flags = (clone_flags & ~CSIGNAL), .pidfd = parent_tidptr, .child_tid = child_tidptr, .parent_tid = parent_tidptr, .exit_signal = (clone_flags & CSIGNAL), .stack = stack_start, .stack_size = stack_size, }; if (!legacy_clone_args_valid(&args)) //1.查找 pid 位图，为子进程分配新的 pid return -EINVAL; return _do_fork(&args); } long _do_fork(struct kernel_clone_args *args) { u64 clone_flags = args->flags; struct completion vfork; struct pid *pid; struct task_struct *p; int trace = 0; long nr; //2.关于进程追踪的设置 if (!(clone_flags & CLONE_UNTRACED)) { if (clone_flags & CLONE_VFORK) trace = PTRACE_EVENT_VFORK; else if (args->exit_signal != SIGCHLD) trace = PTRACE_EVENT_CLONE; else trace = PTRACE_EVENT_FORK; if (likely(!ptrace_event_enabled(current, trace))) trace = 0; } //3.复制进程描述符 p = copy_process(NULL, trace, NUMA_NO_NODE, args); add_latent_entropy(); if (IS_ERR(p)) return PTR_ERR(p); trace_sched_process_fork(current, p); pid = get_task_pid(p, PIDTYPE_PID); nr = pid_vnr(pid); if (clone_flags & CLONE_PARENT_SETTID) put_user(nr, args->parent_tid); if (clone_flags & CLONE_VFORK) { p->vfork_done = &vfork; init_completion(&vfork); get_task_struct(p); } //4.将子进程放在运行队列中父进程的前面 wake_up_new_task(p); /* forking complete and child started to run, tell ptracer */ if (unlikely(trace)) ptrace_event_pid(trace, pid); if (clone_flags & CLONE_VFORK) { //5.如果是 vfork() 的话父进程插入等待队列，挂起父进程直到子进程释放自己的内存地址空间 //（直到子进程结束或者执行新的程序） if (!wait_for_vfork_done(p, &vfork)) ptrace_event_pid(PTRACE_EVENT_VFORK_DONE, pid); } put_pid(pid); return nr; }加上注释

struct kernel_clone_args args = { .flags = (clone_flags & ~CSIGNAL), // 去除信号标志以获取其他标志 .pidfd = parent_tidptr, // 将新进程的 TID 存储在父进程的地址空间中 .child_tid = child_tidptr...

for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1 mask[i] = mask_i.clone() # 创建副本并赋值回 mask RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.

为了解决这个问题，你可以使用torch.clone()函数创建一个副本，并在副本上进行操作。这样可以避免在需要梯度计算的张量上进行原地操作。 以下是修改后的代码示例： python mask = torch.zeros_like(logits, ...

把下面的代码用c++实现 import numpy as np import torch import cv2 result = np.fromfile('permute_1_0.raw', dtype=np.float32) img = result.reshape((2,480,480)) torch_img = torch.from_numpy(img) index = torch.max(torch_img, dim=0)[1].numpy().astype(np.uint8) index[index > 0] = 255 # 白色 cv2.imshow('out', index) cv2.waitKey(0)

torch::Tensor tensor = torch::from_blob(data.data(), {2, 480, 480}, torch::kFloat32).clone(); // 获取最大值索引 torch::Tensor max = std::get(torch::max(tensor, 0)); torch::Tensor index = max.arg...

mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True score = [] for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1.0 score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask return mask assert (input.dim() in (2, 3)), f"GRU: Expected input to be 2-D or 3-D but received {input.dim()}-D tensor"

score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并添加到 score 列表中 return mask, score 在修改后的代码中，我们分别返回了 mask 和 score。score 是一个列表，包含了每个样本对应的 mask_i 副本。 ...

void Tracking_Melon::imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { Mat img = cv_bridge::toCvShare(msg, "bgr8")->image; if (img.rows && img.cols) { if_recieve = 1; frame = img.clone(); img_width = frame.rows; img_height = frame.cols; } }

- cv_bridge::toCvShare(msg, "bgr8") 将ROS中的图像消息转化为OpenCV中的 Mat 图像格式，并指定通道顺序为 BGR。 - if (img.rows && img.cols) 判断图像是否为空，如果不为空则进行后续操作。 - if_recieve = ...

)clone_detach_x = x.clone().detach()

clone()和detach()是PyTorch中常用的函数，用于处理张量的复制和分离操作。 clone()函数用于创建一个张量的副本，它会复制原始张量的数据和属性，并返回一个新的张量。这个新的张量与原始张量是完全独立的，...

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它使用了名为denaliCdn_apbTransaction的类来实例化两个对象req和req_clone。然后，在一个无限循环中，它通过seq_item_port接收一个事务req，然后调用drive_transfer函数来处理该事务。接下来，它使用req.clone()...

需要什么编译器CLONE_VM’未声明(在此函数内第一次使用) clone_flag=CLONE_VM|CLONE_SIGHAND|CLONE_FS|CLONE_FILES;为什么报错

在编译器提示未声明CLONE_VM时，通常是因为没有包含相关的头文件或者缺少对应的库。CLONE_VM是在clone()函数中使用的一个标志，它用于指示新创建的进程是否与父进程共享虚拟内存空间。这个标志的值应该在...

centOS 7 报错CLONE_VM’未声明(在此函数内第一次使用) clone_flag=CLONE_VM|CLONE_SIGHAND|CLONE_FS|CLONE_FILES;为什么报错

具体来说，这个错误提示是因为 CLONE_VM 符号未定义。CLONE_VM 是一个标记，用于将进程的地址空间与父进程共享。它应该在 sched.h 头文件中定义。 因此，您可以尝试在源代码中添加以下指令来引入 sched.h ...

#DESCRIPTION:Resource namespaces pidns01 pidns01 pidns02 pidns02 pidns03 pidns03 pidns04 pidns04 pidns05 pidns05 pidns06 pidns06 pidns10 pidns10 pidns12 pidns12 pidns13 pidns13 pidns16 pidns16 pidns17 pidns17 pidns20 pidns20 pidns30 pidns30 pidns31 pidns31 pidns32 pidns32 mqns_01 mqns_01 mqns_01_clone mqns_01 -m clone mqns_01_unshare mqns_01 -m unshare mqns_02 mqns_02 mqns_02_clone mqns_02 -m clone mqns_02_unshare mqns_02 -m unshare mqns_03 mqns_03 mqns_03_clone mqns_03 -clone mqns_04 mqns_04 mqns_04_clone mqns_04 -clone netns_netlink netns_netlink netns_breakns_ip_ipv4_netlink netns_breakns.sh netns_breakns_ip_ipv6_netlink netns_breakns.sh -6 netns_breakns_ip_ipv4_ioctl netns_breakns.sh -I netns_breakns_ip_ipv6_ioctl netns_breakns.sh -6I netns_breakns_ns_exec_ipv4_netlink netns_breakns.sh -e netns_breakns_ns_exec_ipv6_netlink netns_breakns.sh -6e netns_breakns_ns_exec_ipv4_ioctl netns_breakns.sh -eI netns_breakns_ns_exec_ipv6_ioctl netns_breakns.sh -6eI netns_comm_ip_ipv4_netlink netns_comm.sh netns_comm_ip_ipv6_netlink netns_comm.sh -6 netns_comm_ip_ipv4_ioctl netns_comm.sh -I netns_comm_ip_ipv6_ioctl netns_comm.sh -6I netns_comm_ns_exec_ipv4_netlink netns_comm.sh -e netns_comm_ns_exec_ipv6_netlink netns_comm.sh -6e netns_comm_ns_exec_ipv4_ioctl netns_comm.sh -eI netns_comm_ns_exec_ipv6_ioctl netns_comm.sh -6eI netns_sysfs netns_sysfs.sh shmnstest_none shmnstest -m none shmnstest_clone shmnstest -m clone shmnstest_unshare shmnstest -m unshare shmem_2nstest_none shmem_2nstest -m none shmem_2nstest_clone shmem_2nstest -m clone shmem_2nstest_unshare shmem_2nstest -m unshare shm_comm shm_comm mesgq_nstest_none mesgq_nstest -m none mesgq_nstest_clone mesgq_nstest -m clone mesgq_nstest_unshare mesgq_nstest -m unshare msg_comm msg_comm sem_nstest_none sem_nstest -m none sem_nstest_clone sem_nstest -m clone sem_nstest_unshare sem_nstest -m unshare semtest_2ns_none semtest_2ns -m none semtest_2ns_clone semtest_2ns -m clone semtest_2ns_unshare semtest_2ns -m unshare sem_comm sem_comm utsname01 utsname01 utsname02 utsname02 utsname03_clone utsname03 -m clone utsname03_unshare utsname03 -m unshare utsname04_clone utsname04 -m clone utsname04_unshare utsname04 -m unshare mountns01 mountns01 mountns02 mountns02 mountns03 mountns03 mountns04 mountns04 userns01 userns01 userns02 userns02 userns03 userns03 userns04 userns04 userns05 userns05 userns06 userns06 userns07 userns07 userns08 userns08 # time namespaces sysinfo03 sysinfo03 clock_nanosleep03 clock_nanosleep03 clock_gettime03 clock_gettime03 timens01 timens01 timerfd04 timerfd04

此外，还包括共享内存命名空间（shmnstest），进程通信命名空间（shm_comm、mesgq_nstest、msg_comm）和信号量命名空间（sem_nstest、semtest_2ns、sem_comm）的名称。还有与UTS命名空间（utsname）和挂载命名空间...

clone = MLP() clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params')) clone.eval()解释每行代码的含义

clone = MLP() # 创建一个 MLP 模型的实例，该模型与已经保存的模型参数具有相同的结构 这一行代码创建了一个 MLP 模型的实例 clone，该模型与已经保存的模型参数具有相同的结构。 clone.load_state_...

test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)是什么意思

这行代码的意思是：复制 fluid.default_main_program() 并将其标记为测试程序，以在测试过程中使用。默认情况下，Fluid的主...因此，我们需要使用 .clone(for_test=True) 语句复制一个新的程序并将其标记为测试程序。

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def clone_model(self,project_get_id,branch,contents,private_token,modelname): directory = os.path.join(contents, self.name,"model") if not os.path.exists( os.path.join(directory, modelname) ): start.clone(int(project_get_id), branch, directory,contents) print("source {} pull flash".format(modelname))

2. 参数名称：根据Python的命名规范，函数参数应该使用小写字母和下划线的形式。因此，可以将参数project_get_id改为project_id，将参数modelname改为model_name。 3. 函数逻辑：目前函数中的if语句在...

改进以下代码 currentpath = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) time_date = '{}{}'.format(self.time_date,self.random_char(5)) contents = os.path.join(currentpath, time_date, self.ref.split('/')[-1]) ref = self.ref.split('/')[-1] private_token = self.gl.private_token path = "lib" if ref == "master": if os.path.exists(os.path.join(contents, self.name)): subprocess.call("rm -rf {} ".format(os.path.join(contents, self.name)), shell=True, cwd=contents) time.sleep(3) retcode = start.clone(int(self.project_id), ref, contents, private_token) if retcode == 0: start.clone_frontend(self.get_frontend()[0],self.get_frontend()[1], contents, private_token,self.get_frontend()[2] ) start.clone_abc(self.get_abc()[0], self.get_abc()[1], contents, private_token,"mc_abc") start.clone_model(start.get_clkrst()[0], start.get_clkrst()[1], contents, private_token,"clkrst") start.clone_model(start.get_ara()[0], start.get_ara()[1], contents, private_token,"ara") start.clone_model(start.get_wfl()[0], start.get_wfl()[1], contents, private_token,"wfl") subprocess.call("echo '*.t' >> {}".format(os.path.join(contents, self.name, ".gitignore")),shell=True) code = start.make_lib(os.path.join(contents, self.name)) rel, err = code.communicate() if "make: *** [main] Error 2" in err.decode('utf-8'): print("loading push error log") filename = os.path.join(contents, self.name, "error_make_log") subprocess.call("echo '' > {}".format(filename), shell=True, cwd=contents) start.error_make(filename, rel.decode('utf-8') ) start.error_make(filename, err.decode('utf-8') ) else: print("loading push libs") # start.push_lib(os.path.join(contents, self.name), path, ref)

start.clone_frontend(self.get_frontend()[0], self.get_frontend()[1], contents, private_token, self.get_frontend()[2]) start.clone_abc(self.get_abc()[0], self.get_abc()[1], contents, private_token, ...

冒号后的代码是上面提到的报错的地方：for epoch in range(1): clone = maml_qiao.clone() # 进行预测 y_pred = clone(x1.float()) #y_pred = clone(x) #y_pred = rnn.forward(x.float()) error = loss(y_pred, y) print(epoch, error) clone.adapt(error) opt.zero_grad() error.backward() opt.step()

根据报错信息，可能是在 clone.adapt(error) 这一行代码中，gradients 变量未被正确赋值。你可以检查一下 adapt() 函数的实现，看看是否在函数中正确地定义了 gradients 变量，并且在函数调用时传入了正确的...

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针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。