gradient2 = ctx2.createRadialGradient(half, half, 0, half, half, half);

时间: 2023-10-11 20:13:06 浏览: 15
这段代码创建了一个径向渐变对象 gradient2,具体来说是使用 createRadialGradient() 方法创建的。这个方法可以接收 6 个参数,分别表示内圆的圆心坐标(x0、y0)、内圆的半径(r0)、外圆的圆心坐标(x1、y1)和外圆的半径(r1)。在这个例子中,x0 和 y0 的值都为 half,即画布的中心点,r0 的值为 0,表示内圆半径为 0,x1 和 y1 的值仍然为 half,r1 的值为 half,表示外圆半径为画布宽度的一半。这样就创建了一个从画布中心向四周扩散的径向渐变对象。
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norm = np.linalg.norm(gradient, ord=2)什么意思

在Python中,np.linalg.norm(gradient, ord=2)是用于计算矢量或矩阵的范数(norm)的函数。其中,gradient是一个向量或者矩阵,ord参数则指定了所使用的范数类型。当ord=2时,表示使用欧几里得范数,也称为L2范数,计算方式为所有元素的平方和开根号。因此,norm = np.linalg.norm(gradient, ord=2)的意思是计算gradient矢量的L2范数,并将其赋值给norm变量。

解释下面代码 addBubble: function (bubble) { var thisBubble = this.getBubble(bubble.x, bubble.y); thisBubble.color = bubble.color; }, setBubble: function (x, y, color) { this.getBubble(x, y).color = color; }, getBubble: function (x, y) { if (x < 0 || y < 0 || x > game.cellCount || y > game.cellCount) return null; return this.bubbles[y][x]; }, isEmpty: function (x, y) { var bubble = this.getBubble(x, y); return !bubble.color; }, }; var Cell = function (x, y) { this.x = x; this.y = y; } var Bubble = function (x, y, color) { this.x = x; this.y = y; this.px = game.cellWidth * (this.x + 1) - game.cellWidth / 2; this.py = game.cellWidth * (this.y + 1) - game.cellWidth / 2; this.color = color; this.light = 10; }; Bubble.prototype.draw = function () { if (!this.color) { return; } var ctx = game.ctx; ctx.beginPath(); //console.log("x:" + px + "y:" + py); var gradient = ctx.createRadialGradient(this.px - 5, this.py - 5, 0, this.px, this.py, this.light); gradient.addColorStop(0, "white"); gradient.addColorStop(1, this.color); ctx.arc(this.px, this.py, 11, 0, Math.PI * 2); ctx.strokeStyle = this.color; ctx.fillStyle = gradient; ctx.fill(); ctx.stroke(); }; Bubble.prototype.play = function () { var me = this; var isUp = true; game.play("light_" + this.x + "" + this.y, function () { if (isUp) { me.light += 3; } if (!isUp) { me.light -= 3; } if (me.light >= 30) { isUp = false; } if (me.light <= 10) { isUp = true; } }, 50); }; Bubble.prototype.stop = function () { //this.light = 10; var me = this; game.stop("light" + this.x + "" + this.y); game.play("restore" + this.x + "" + this.y, function () { if (me.light > 10) { me.light--; } else { me.light = 10; game.stop("restore" + me.x + "_" + me.y); } }, 50); }; game.start(); </script> <div style="text-align:center;"> </div> <script src="http://www.mycodes.net/js/tongji.js"></script> <script src="http://www.mycodes.net/js/youxia.js" type="text/javascript">

这段代码实现了一个游戏中的泡泡射击功能,其中包括 Bubble 和 Cell 两个类。Bubble 类表示一个泡泡,包含位置和颜色等属性,还定义了绘制泡泡和播放动画的方法,如 draw() 和 play()。Cell 类表示游戏中的一个小格子,包含位置等属性。还有一些辅助方法,如 addBubble()、setBubble()、getBubble() 和 isEmpty(),用于操作和判断泡泡的状态。整个游戏的入口函数是 game.start(),在该函数中完成游戏的初始化和事件绑定等操作。

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分析下面代码的作用:/* * @Description: 飞线效果(参考开源代码) * @Version: 1.0 * @Author: Julian * @Date: 2022-03-05 16:13:21 * @LastEditors: Julian * @LastEditTime: 2022-03-05 17:39:38 */ class LineFlowMaterialProperty { constructor(options) { this._definitionChanged = new Cesium.Event(); this._color = undefined; this._speed = undefined; this._percent = undefined; this._gradient = undefined; this.color = options.color; this.speed = options.speed; this.percent = options.percent; this.gradient = options.gradient; }; get isConstant() { return false; } get definitionChanged() { return this._definitionChanged; } getType(time) { return Cesium.Material.LineFlowMaterialType; } getValue(time, result) { if (!Cesium.defined(result)) { result = {}; } result.color = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._color, time, Cesium.Color.RED, result.color); result.speed = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._speed, time, 5.0, result.speed); result.percent = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._percent, time, 0.1, result.percent); result.gradient = Cesium.Property.getValueOrDefault(this._gradient, time, 0.01, result.gradient); return result } equals(other) { return (this === other || (other instanceof LineFlowMaterialProperty && Cesium.Property.equals(this._color, other._color) && Cesium.Property.equals(this._speed, other._speed) && Cesium.Property.equals(this._percent, other._percent) && Cesium.Property.equals(this._gradient, other._gradient)) ) } } Object.defineProperties(LineFlowMaterialProperty.prototype, { color: Cesium.createPropertyDescriptor('color'), speed: Cesium.createPropertyDescriptor('speed'), percent: Cesium.createPropertyDescriptor('percent'), gradient: Cesium.createPropertyDescriptor('gradient'), }) Cesium.LineFlowMaterialProperty = LineFlowMaterialProperty; Cesium.Material.LineFlowMaterialProperty = 'LineFlowMaterialProperty'; Cesium.Material.LineFlowMaterialType = 'LineFlowMaterialType'; Cesium.Material.LineFlowMaterialSource = uniform vec4 color; uniform float speed; uniform float percent; uniform float gradient; czm_material czm_getMaterial(czm_materialInput materialInput){ czm_material material = czm_getDefaultMaterial(materialInput); vec2 st = materialInput.st; float t =fract(czm_frameNumber * speed / 1000.0); t *= (1.0 + percent); float alpha = smoothstep(t- percent, t, st.s) * step(-t, -st.s); alpha += gradient; material.diffuse = color.rgb; material.alpha = alpha; return material; } Cesium.Material._materialCache.addMaterial(Cesium.Material.LineFlowMaterialType, { fabric: { type: Cesium.Material.LineFlowMaterialType, uniforms: { color: new Cesium.Color(1.0, 0.0, 0.0, 1.0), speed: 10.0, percent: 0.1, gradient: 0.01 }, source: Cesium.Material.LineFlowMaterialSource }, translucent: function(material) { return true; } })

def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图,怎么解决

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式,转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty,return self.loss_D + gradient_penalty出现错误:TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

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