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

时间: 2023-06-27 10:02:54 浏览: 44
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。
相关问题

cv2.MIXED_CLONE

### 回答1: cv2.MIXED_CLONE是OpenCV中的一个函数,用于实现图像混合克隆。它可以将一个图像中的一个区域无缝地复制到另一个图像中,并将其与周围像素进行混合,以使过渡更自然。该函数需要以下参数: - src:源图像,应该是一个三通道的图像,数据类型为np.uint8。 - dst:目标图像,应该是一个三通道的图像,与src具有相同的形状和数据类型。 - mask:掩码图像,确定源图像中哪些区域应该被复制到目标图像中。它应该是一个单通道的图像,数据类型为np.uint8,其值应该为0或255。 - center:源图像中被复制区域的中心点在目标图像中的位置。 - mixed_clone:指定混合克隆的类型。可以是cv2.NORMAL_CLONE或cv2.MIXED_CLONE。 使用cv2.MIXED_CLONE函数可以实现很多有趣的应用,例如将一个人的脸部特征无缝地合并到另一个人的照片中。 ### 回答2: cv2.MIXED_CLONE是OpenCV中的一个函数,用于执行图像混合操作。它可以将源图像的某一区域无缝地融合到目标图像中的特定位置上。 cv2.MIXED_CLONE的使用涉及以下几个步骤: 首先,需要准备一个目标图像和一个源图像。目标图像是用来接收被融合区域的图像,而源图像是指定待融合的区域。 然后,需要确定融合操作的区域范围。可以通过生成一个掩膜来指定需要融合的区域。掩膜是一个和目标图像大小相同的二值图像,在融合区域上取值为非零,其他区域取值为零。 接下来,调用cv2.mixeClone函数进行融合操作。该函数需要传入目标图像、源图像、掩膜以及融合区域的起始坐标作为参数。 最后,融合结果将会返回给调用者,可以将其保存为一个输出图像。 cv2.MIXED_CLONE的工作原理是根据源图像和目标图像的灰度值与掩膜的像素值之间的权重关系,进行像素级的融合计算。该函数采用了一个优化算法,可以处理多层次的融合操作,以达到更好的效果。 ### 回答3: cv2.MIXED_CLONE是OpenCV图像处理库中的一个函数,用于将源图像中的某个区域克隆到目标图像中的对应位置。该函数采用克隆融合的方式,旨在以尽可能无缝的方式将源图像的特定区域与目标图像进行融合。 具体而言,cv2.MIXED_CLONE函数的调用方式如下: dst = cv2.seamlessClone(src, dst, mask, center, cv2.MIXED_CLONE) 其中,src表示源图像,dst表示目标图像,mask表示源图像中待克隆区域的蒙版,center为待克隆区域在目标图像中的中心位置,cv2.MIXED_CLONE表示克隆的融合方式。 在实际使用中,首先需要将待克隆的区域在源图像中进行标记,将标记结果作为mask参数传入cv2.MIXED_CLONE函数。接着,通过指定待克隆区域在目标图像中的中心位置,确定克隆的位置。最后,调用cv2.MIXED_CLONE函数,将源图像中的待克隆区域融合到目标图像中。 cv2.MIXED_CLONE函数的融合方式是综合了纹理、颜色和边缘等特征,以最小化融合边缘上的伪影和人工痕迹。这种融合方式在保持图像连续性和真实性的基础上,提供了较好的克隆效果。 总之,cv2.MIXED_CLONE是OpenCV图像处理库中一个用于克隆融合的函数,通过对源图像和目标图像进行相应的处理,可以实现将源图像中的特定区域无缝融合到目标图像中。

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)

以下是改进后的代码: ```python import os import time import subprocess class MyClass: def __init__(self, time_date, ref, project_id, private_token, name, frontend, abc, clkrst, ara, wfl): self.time_date = time_date self.ref = ref self.project_id = project_id self.private_token = private_token self.name = name self.frontend = frontend self.abc = abc self.clkrst = clkrst self.ara = ara self.wfl = wfl def random_char(self, y): # 生成随机字符串 pass def get_frontend(self): # 获取前端代码信息 pass def get_abc(self): # 获取abc代码信息 pass def get_clkrst(self): # 获取clkrst代码信息 pass def get_ara(self): # 获取ara代码信息 pass def get_wfl(self): # 获取wfl代码信息 pass def clone_repo(self): current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) time_date = '{}{}'.format(self.time_date, self.random_char(5)) contents = os.path.join(current_path, time_date, self.ref.split('/')[-1]) ref = self.ref.split('/')[-1] private_token = self.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) start = Start() # 实例化Start类 ret_code = start.clone(int(self.project_id), ref, contents, private_token) if ret_code == 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) ``` 这里对代码进行了一些改进: - 将获取当前路径和时间的代码合并到一起,使代码更加简洁。 - 将前端、abc、clkrst、ara和wfl的克隆操作集成到一个实例化Start类的方法中,使代码更加模块化。 - 将错误日志的处理和推送操作分别封装到Start类的方法中,使代码更加易于维护。

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请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

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