points = np.vstack((points.T, np.ones(shape=(1, points.shape[0]))))
时间: 2023-11-16 11:05:16 浏览: 59
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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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
这是一个执行DeOctree操作的函数。DeOctree是从八叉树编码恢复原始数据的过程。
参数Codes是一个包含八叉树编码的数组。
首先,使用np.squeeze函数将Codes的维度压缩,确保只有一个维度。这是为了处理可能存在的单维数组情况。
然后,使用dec2binAry函数将Codes数组转换为8位二进制数组。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,并定义L变量并初始化为0。
然后,使用while循环来计算L的值,直到codcal+N[L]大于codeL。在循环中,首先将L加1,然后尝试计算N[L+1]的值,即计算子节点的数量。如果在计算过程中出现错误,则触发断言assert 0。
接下来,将Lmax设置为L的值。
然后,创建一个长度为Lmax+1的Octree列表,用于存储八叉树的每一层节点。每个节点都是COctree类的实例。
然后,创建一个包含原始根节点的proot列表。
接下来,使用代码循环迭代L的值,从1到Lmax+1。在每次迭代中,创建一个childNode列表,用于存储下一层节点。然后,迭代上一层的每个节点,根据occupancyCode中的编码信息,计算子节点的坐标,并将其添加到childNode列表中。最后,将childNode赋值给当前层的节点Octree[L].node。
最后,将Octree[Lmax].node转换为一个NumPy数组,表示恢复的原始数据点。
该函数返回一个NumPy数组,表示从八叉树编码恢复的原始数据点。
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
以下是继续写这段代码生成tsplib数据集的代码:
# 获取边缘点数量num_points = edge_points.shape[0]
# 生成节点列表nodes = []for i in range(num_points): nodes.append((edge_points[i][1], edge_points[i][0]))
# 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])**2 + (nodes[i][1]-nodes[j][1])**2)
# 保存为tsplib格式文件with open('dataset.tsp', 'w') as f: f.write('NAME: Edge Detection Dataset\n') f.write('TYPE: TSP\n') f.write(f'DIMENSION: {num_points}\n') f.write('EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n') f.write('NODE_COORD_SECTION\n') for i in range(num_points): f.write(f'{i+1} {nodes[i][0]} {nodes[i][1]}\n') f.write('EDGE_WEIGHT_SECTION\n') for i in range(num_points): for j in range(num_points): f.write(f'{dist_mat[i][j]} ') f.write('\n') f.write('EOF\n')
这段代码将生成一个名为 "dataset.tsp" 的文件,其中包含了边缘检测图像中的节点列表和距离矩阵。这个文件可以用于TSP问题的求解。