GI = (Image(:,:,1)<100 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)>120 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30);

时间: 2024-05-23 19:11:08 浏览: 74
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例用Image()获得图片的宽高并按比例显示

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这代码是用来生成一个二值化的图像掩模，其中Image是一个RGB彩色图像矩阵。具体来说，这个二值化的图像掩模是通过对原始图像矩阵进行三维的逻辑运算得到的，其中第一维表示红色通道，第二维表示绿色通道，第三维表示蓝色通道。在这个例子中，只有当红色通道的像素值小于100，绿色通道的像素值小于150，蓝色通道的像素值大于120，且绿色通道的像素值与蓝色通道的像素值之差的绝对值大于30时，这个像素点才会被标记为1，否则标记为0。这个二值化的图像掩模可以用来进行图像分割、目标检测等应用。
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解释代码：Image = handles.I; pnum=get(handles.way,'value');%下拉框的值 switch pnum case 1 DI = Image(:,:,1); GI = (Image(:,:,1)>110 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)<150 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))<50 & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))>30); case 2 DI = Image(:,:,3); GI = (Image(:,:,1)<100 & Image(:,:,2)<150 & Image(:,:,3)>120 ... & abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))>30); case 3 DI = rgb2gray(Image); %转为灰度图像，image图像只显示副标图像，abs返回数组中每一个的绝对值 GI = (Image(:,:,1)>160 & Image(:,:,2)>90 & Image(:,:,3)<90 ... & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))<100 & abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,3)))>90); end axes(handles.axes2); imshow(GI); handles.GI = GI; guidata(hObject, handles);

当 pnum 为 2 时，程序提取出 Image 图像的蓝色通道（Image(:,:,3)），并根据一定的条件生成一个二值化图像 GI，这里的条件是：红色通道像素值小于 100，绿色通道的像素值小于 150，蓝色通道的像素值大于 ...
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上述211行附近的代码如下，请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

indices.append((b, a, gj.clamp(0, int(gain[3]) - 1), gi.clamp(0, int(gain[2]) - 1))) # image, anchor, grid indices 这样修改后，应该就能解决 RuntimeError: result type Float can't be cast to the ...

#! /bin/sh echo -e "====== Start Test EVS(snapshot) " testRes="false" cat << EOF | kubectl apply -f - apiVersion: storage.k8s.io/v1 kind: StorageClass metadata: name: evs-sc provisioner: evs.csi.huaweicloud.com allowVolumeExpansion: true parameters: type: SSD reclaimPolicy: Delete --- apiVersion: snapshot.storage.k8s.io/v1 kind: VolumeSnapshotClass metadata: name: evs-snapshot-class driver: evs.csi.huaweicloud.com deletionPolicy: Delete parameters: force-create: "false" --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: evs-snapshot-pvc spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 10Gi storageClassName: evs-sc EOF for (( i=0; i<4; i++)); do lines=kubectl get pvc | grep evs-snapshot-pvc | grep Bound | wc -l if [ "$lines" = "1" ]; then testRes="true" else testRes="false" fi sleep 5 done cat << EOF | kubectl create -f - apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: test-snapshot-demo1 spec: containers: - image: nginx imagePullPolicy: IfNotPresent name: nginx command: ["/bin/sh"] args: ["-c", "while true; do echo $(date -u) >> /var/lib/www/html/outfile; sleep 1; done"] ports: - containerPort: 80 protocol: TCP volumeMounts: - mountPath: /var/lib/www/html name: csi-data-evs volumes: - name: csi-data-evs persistentVolumeClaim: claimName: evs-snapshot-pvc readOnly: false EOF for (( i=0; i<10; i++)); do lines=kubectl get pod | grep test-snapshot-demo1 | grep Running | wc -l if [ "$lines" = "1" ]; then testRes="true" else testRes="false" fi sleep 5 done

4. 创建一个名为 "test-snapshot-demo1" 的 Pod，其中包含一个 nginx 容器和一个与持久卷声明 "evs-snapshot-pvc" 关联的卷。 在脚本的最后，使用循环检查 PVC 和 Pod 的状态，如果它们成功运行，则将 testRes ...

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: service-bankname-match labels: app: service-bankname-match spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: service-bankname-match template: metadata: labels: app: service-bankname-match spec: containers: - image: artifactory.dev.cmbc.cn:31345/mlp-docker-sit-local/20230518/service-bankname-match:2000038692v29 name: service-bankname-match imagePullPolicy: "IfNotPresent" lifecycle: preStop: exec: command: - /bin/sh - -c - /java/pset/stop.sh workingDir: /app/service-bankname-match command: ['sh','app/start_server.sh'] ports: - containerPort: 8080 env: - name: MONITOR_TYPE value: CONTAINER_ONLY - name: cmbc_logs_banknamematch value: stdout - name: cmbc_logs_banknamematch_tags value: topic=elk-k8s-mlp-mopen resources: requests: cpu: 1500m memory: "4Gi" limits: cpu: "8" memory: "8Gi" readinessProbe: failureThreshold: 3 httpGet: path: /healthz port: 8080 scheme: HTTP initialDelaySeconds: 60 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 120 livenessProbe: failureThreshold: 3 httpGet: path: /healthz port: 8080 scheme: HTTP initialDelaySeconds: 60 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 120 nodeSelector: app_name: testapp

这段代码是一个 Kubernetes 的 Deployment 文件，用于部署一个名为 service-bankname-match 的应用。...此外，该应用还定义了一些环境变量，资源请求和限制，以及 readiness 和 liveness 探针。最后，该 Deployment ...

String base64String = "data:image/png;base64,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"; //将Base64编码字符串解码成Bitmap String outputStr; outputStr = ""; if (!base64String.isEmpty()) { //移除所有换行和空格 outputStr = base64String.replace("data:image/png;base64,",""); //如果有data:image/png;base64字段则去除 byte[] decodedString = new byte[14096]; decodedString = Base64.decode(outputStr, Base64.DEFAULT); int zfgs= outputStr.length(); String s = String.valueOf(zfgs); textdx1.setText("字符个数为：" + s + "，已经移除换行符: "+base64String); //return; } byte[] tpxssj = new byte[14096]; tpxssj =outputStr.getBytes(); decodedByte = BitmapFactory.decodeByteArray(tpxssj, 0, tpxssj.length); //显示ImageView图片 tpczrq.setImageBitmap(decodedByte); int aa =1; if(aa==1) return;

但是，我发现你在解码 Base64 字符串时移除了 "data:image/png;base64," 这个前缀，这可能是导致显示图片为空的原因之一。 另外，你获取的字节数组长度为 14096，但这个长度可能会因为编码方式而有所不同，所以建议...

indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type long int

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在这段代码中，我们可以看到...indices.append((int(b), int(a), int(gj.clamp(0, gain[3] - 1)), int(gi.clamp(0, gain[2] - 1)))) 这样就可以避免类型不匹配的问题了。
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