points = np.vstack((points.T, np.ones(shape=(1, points.shape[0]))))

时间: 2023-11-16 18:05:16 浏览: 72
PLY

eagle.points.ply

这段代码的作用是将一个形状为 (n, 2) 的二维数组 points 转换为一个形状为 (3, n) 的二维数组，其中第一行是 points 的第一列元素组成的一维数组，第二行是 points 的第二列元素组成的一维数组，第三行是都填充为 1 的一维数组。这种转换通常用于矩阵变换中，例如将平面上的点进行仿射变换或透视变换。在进行仿射变换时，需要将平面上的点表示成齐次坐标形式，即一个三维向量，其中第三个分量为 1，这样才能进行矩阵乘法运算。
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python定间隔取点(np.linspace)的实现

linspace_points = np.linspace(0, 10, 5) print(linspace_points) 输出结果将会是： [ *. *.***. *.5 10. ] np.linspace在生成等间隔点时，不仅仅考虑了起始值、结束值和间隔数，还能够保证包括...
rar

finalfacialExpression.rar_Matlab GUI Excel_face feature points

Face detection with facial Expression Analyze, Feature points stored in excel sheet,GUI module also used.

import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('image.jpg', 0)# 边缘检测edges = cv2.Canny(img, 100, 200)# 膨胀处理，使边缘更加明显kernel = np.ones((5, 5),np.uint8)edges = cv2.dilate(edges,kernel,iterations = 1)# 获取边缘点edge_points = np.argwhere(edges > 0)# 输出结果print(edge_points)继续写这段代码生成tsplib数据集

# 创建距离矩阵dist_mat = np.zeros((num_points, num_points))for i in range(num_points): for j in range(num_points): if i == j: dist_mat[i][j] = 0 else: dist_mat[i][j] = np.sqrt((nodes[i][0]-nodes[j][0]...

import cv2 import numpy as np import random img = np.ones((512, 512, 3), dtype=np.uint8)*255 def create_random_shape(): # 随机选择形状类型：0为矩形，1为三角形 shape_type = random.randint(0, 1) # 随机生成颜色 color = (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)) # 随机生成形状的起始坐标 x1 = random.randint(0, 500) y1 = random.randint(0, 500) # 随机生成形状的宽和高 width = random.randint(10, 100) height = random.randint(10, 100) if shape_type == 0: # 绘制矩形 x2 = x1 + width y2 = y1 + height cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, -1) else: # 绘制三角形 x2 = x1 + width x3 = random.randint(x1, x2) y2 = y1 + height y3 = y1 points = np.array([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)]) cv2.drawContours(img, [points], 0, color, -1) for i in range(0, 10): create_random_shape() cv2.imshow("Random Shapes", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()我想让这段代码生成三角形和矩形的同时也生成圆，然后提取出来他们的区域

cv2.drawContours(img, [points], 0, color, -1) else: # 绘制圆形 radius = random.randint(10, 50) cv2.circle(img, (x1, y1), radius, color, -1) 提取出不同形状的区域可以通过图像处理的方法来实现。...

def DeOctree(Codes): Codes = np.squeeze(Codes) occupancyCode = np.flip(dec2binAry(Codes,8),axis=1) codeL = occupancyCode.shape[0] # N = np.ones((30),int) codcal = 0 L = 0 while codcal+N[L]<=codeL: L +=1 try: N[L+1] = np.sum(occupancyCode[codcal:codcal+N[L],:]) except: assert 0 codcal = codcal+N[L] Lmax = L Octree = [COctree() for _ in range(Lmax+1)] proot = [np.array([0,0,0])] Octree[0].node = proot codei = 0 for L in range(1,Lmax+1): childNode = [] # the node of next level for currentNode in Octree[L-1].node: # bbox of currentNode code = occupancyCode[codei,:] for bit in np.where(code==1)[0].tolist(): newnode =currentNode+(np.array(dec2bin(bit, count=3))<<(Lmax-L))# bbox of childnode childNode.append(newnode) codei+=1 Octree[L].node = childNode.copy() points = np.array(Octree[Lmax].node) return points

函数使用np.flip函数沿着axis=1轴翻转二进制数组，以确保正确的顺序。 接下来，获取occupancyCode数组的形状，即编码数量。 然后，创建一个长度为30的全1数组N，作为计数器。 接下来，定义codcal变量并初始化为0...

ground_point = np.array([x, y, z, 1])这段代码怎么改可以批量定义坐标

homogeneous_coords = np.ones((points.shape[0], 1)) points_4d = np.hstack((points, homogeneous_coords)) 其中，points是一个$n\times3$的矩阵，表示$n$个点的空间坐标，每行为一个点的坐标。...

def 2Dto3Dpts(point2D, rVec, tVec, cameraMat, height): """ Function used to convert given 2D points back to real-world 3D points point2D : An array of 2D points rVec : Rotation vector tVec : Translation vector cameraMat: Camera Matrix used in solvePnP height : Height in real-world 3D space Return : output_array: Output array of 3D points """ point3D = [] point2D = (np.array(point2D, dtype='float32')).reshape(-1, 2) numPts = point2D.shape[0] point2D_op = np.hstack((point2D, np.ones((numPts, 1)))) rMat = cv2.Rodrigues(rVec)[0] rMat_inv = np.linalg.inv(rMat) kMat_inv = np.linalg.inv(cameraMat) for point in range(numPts): uvPoint = point2D_op[point, :].reshape(3, 1) tempMat = np.matmul(rMat_inv, kMat_inv) tempMat1 = np.matmul(tempMat, uvPoint) tempMat2 = np.matmul(rMat_inv, tVec) s = (height + tempMat2[2]) / tempMat1[2] p = tempMat1 * s - tempMat2 point3D.append(p) point3D = (np.array(point3D, dtype='float32')).reshape([-1, 1, 3]) return point3D 请说明这份代码中的参数,应该如何获取

这份代码中的参数及其作用如下： - point2D：一个包含2D点的数组，表示在2D图像上的点坐标。 - rVec：一个旋转向量，表示相机的旋转姿态。 - tVec：一个平移向量，表示相机的平移姿态。 - cameraMat：相机矩阵，...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10k.png', ) img2 = cv.imread('D:/junzhi/3-7000-10y.png', ) 初始化 AKAZE 探测器 akaze = cv.AKAZE_create() 使用 SIFT 查找关键点和描述 kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img2, None) BFMatcher 默认参数 bf = cv.BFMatcher() matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2) 旋转测试 good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.75*n.distance: good_matches.append([m]) 画匹配点 img3 = cv.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good_matches,None,flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) #cv.imwrite('matches.png', img3) 选择匹配关键点 ref_matched_kpts = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) sensed_matched_kpts = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) 计算 homography H, status = cv.findHomography(ref_matched_kpts, sensed_matched_kpts, cv.RANSAC,1.0) 变换 warped_image = cv.warpPerspective( img2, H, (img2.shape[1], img2.shape[0])) cv.imwrite('warped.png', warped_image)改进这个程序使变换图像前后位深度一致

warped_image = cv.warpPerspective(img2, H, (img1.shape[1], img1.shape[0])) # 确保变换后的图像与原始图像具有相同的位深度 warped_image = cv.bitwise_and(warped_image, np.ones_like(img1) * 255) cv....

详细解释下列代码def project(self, points_3d): # 将3D点转换为齐次坐标形式 points_3d_homogeneous = np.column_stack((points_3d, np.ones((points_3d.shape[0], 1)))) # 使用摄像机模型进行投影计算 points_2d_homogeneous = self.intrinsic_matrix @ (self.extrinsic_matrix @ points_3d_homogeneous.T) points_2d_homogeneous /= points_2d_homogeneous[2, :] points_2d = points_2d_homogeneous[:2, :].T return points_2d

齐次坐标系是一种将多维数据统一处理的方式，它可以将欧几里得坐标系中的点表示成一个多维向量，例如：(x, y, z) -> (x, y, z, 1)。这里将每个三维点云都转换为齐次坐标形式。 接着，使用摄像机模型对这些点进行...

def grad_cam(img, imgs0, end_points, sess, predicted_class, layer_name, nb_classes, eval_image_size): # Conv layer tensor [?,10,10,2048] conv_layer = end_points[layer_name] # [1000]-D tensor with target class index set to 1 and rest as 0 one_hot = tf.sparse_to_dense(predicted_class, [nb_classes], 1.0) signal = tf.multiply(end_points[_logits_name], one_hot) loss = tf.reduce_mean(signal) grads = tf.gradients(loss, conv_layer)[0] # Normalizing the gradients norm_grads = tf.divide(grads, tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(grads))) + tf.constant(1e-5)) output, grads_val = sess.run([conv_layer, norm_grads], feed_dict={imgs0: img}) output = output[0] # [10,10,2048] grads_val = grads_val[0] # [10,10,2048] weights = np.mean(grads_val, axis = (0, 1)) # [2048] cam = np.ones(output.shape[0 : 2], dtype = np.float32) # [10,10] # Taking a weighted average for i, w in enumerate(weights): cam += w * output[:, :, i] # Passing through ReLU cam = np.maximum(cam, 0) cam = cam / np.max(cam) cam3 = cv2.resize(cam, (eval_image_size,eval_image_size)) return cam3

它需要一个输入图像img、一组参考图像imgs0、模型的中间层特征图end_points、会话sess、预测的类别predicted_class、目标层的名称layer_name、类别数nb_classes以及评估图像的尺寸eval_image_size。函数将提取目标层...

python编写一段程序，读入图像 Fig0464(a）(car_75DPI Moire).tif，进行如下频域滤波。 （1）观察并显示该图像的幅度谱 (2）保存幅度谱，使用软件记录幅度谱中 “类沖激”的坐标位置为x=54.1 y=43.9，x=54.1 y=84.4，x=56.7 y=164.2，x=56.7 y=205.6，x=110.9 y=40.1，x=110.9 y=81.0，x=113.0 y=161.2，x=113.0 y=202.6，使用 notchfunc函数 构造陷波滤波器 (3)陷波滤波器和幅度谱相乘，用plt.imshow显示结果，进行傅立叶反变换用plt.imshow显示结果

(110.9, 40.1), (110.9, 81.0), (113.0, 161.2), (113.0, 202.6)] ## 3. Constructing a notch filter using the notchfunc and multiply it with the magnitude spectrum notch_d0 = 10 mask = notchfunc(notch_d...

Optimize the following code to use the variable: variance in the code. def e_step(xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, affine: np.ndarray, translation: np.ndarray, variance: float) -> np.ndarray: """ The e-step of the em algorithm, estimating the responsibility P=[p(y_m | x_n)] based on current model :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of points :param affine: an affine matrix with size (D, D) :param translation: a translation vector with size (1, D) :param variance: a float controlling the variance of each Gaussian component :return: the responsibility matrix P=[p(y_m | x_n)] with size (N, M), which row is the conditional probability of clusters given the n-th sample x_n """ # TODO: Change the code below and implement the E-step of GMM responsibility = np.ones((xs.shape[0], ys.shape[0])) / ys.shape[0] for n in range(xs.shape[0]): for m in range(ys.shape[0]): temp = -0.5 * np.linalg.norm(xs[n] - ys[m] @ affine - translation) ** 2 responsibility[n, m] = 1 / (2 * np.pi) ** (xs.shape[1] / 2) * np.exp(temp) return responsibility / np.sum(responsibility, axis=1, keepdims=True)

constant_term = 1 / (2 * np.pi * variance) ** (xs.shape[1] / 2) # Calculate the Mahalanobis distance between xs and ys mahalanobis = np.sum((xs[:, np.newaxis] - ys) @ affine.T ** 2, axis=2) # ...

我创建了一个np.ones((points.shape[0], 1))，想让它的值等于points列表的每一列的最后一个值（points列表的每一列的最后一个值不相同），改如何写代码

您可以使用以下代码实现： ...ones_array = np.ones((points.shape[0], 1)) result = ones_array * last_column 这将创建一个与points形状相同的数组，其中每个元素都等于points的最后一列的相应元素。

仿射变换矩阵c++代码

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相机内参重投影误差python代码

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用python写三维泰森多边形代码

m2 = np.vstack((np.ones(3), np.sum(m1**2,axis=1))) v = np.linalg.solve(m2, np.array([1,1,1])) return np.dot(m1.T,v[1:]) def in_circumsphere(p1, p2, p3, p4): """ Checks if a point p4 lies inside ...

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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"