可选的算法包括：affine、similarity、rigid、translation tform = imregtform(infraredImg, visibleImg, 'translation', optimizer, metric);

时间: 2024-04-02 16:36:57 浏览: 92
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图像处理的各种算法

这段代码是使用MATLAB中的图像配准工具箱（Image Registration Toolbox）对两幅图像进行配准的过程。其中，'translation'参数指定了使用平移变换的方式，optimizer和metric参数可以用来选择优化器和度量标准。affine、similarity、rigid都是不同的变换类型，可以根据具体的需求选择不同的变换类型进行配准。
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BertClassfication( (model): BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(21128, 768, padding_idx=0) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (token_type_embeddings): Embedding(2, 768) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (encoder): BertEncoder( (layer): ModuleList( (0-11): 12 x BertLayer( (attention): BertAttention( (self): BertSelfAttention( (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) (output): BertSelfOutput( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) (intermediate): BertIntermediate( (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True) (intermediate_act_fn): GELUActivation() ) (output): BertOutput( (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) ) ) (pooler): BertPooler( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) (activation): Tanh() ) ) (fc): Linear(in_features=768, out_features=15, bias=True) )解读此模型

模型中包含了Bert的基本结构，包括嵌入层、编码器、池化器等，其中编码器由12个BertLayer组成，每个BertLayer包含了多头自注意力机制、前馈层等子模块。在Bert编码器的输出上，采用了池化层BertPooler，将整个句子的...

i_tetha = torch.autograd.Variable(torch.zeros(B, 2, 3)).cuda() i_tetha[:, 0, 0] = 1 i_tetha[:, 1, 1] = 1 i_grid = F.affine_grid(i_tetha, [B, C, H, W], align_corners=True) flip_grid = i_grid.clone() flip_grid[:, :, :, 0] = -flip_grid[:, :, :, 0]

接下来，使用 F.affine_grid 函数根据 i_tetha 和 [B, C, H, W] 的大小生成一个仿射变换后的网格 i_grid。align_corners=True 表示在生成网格时使用角点对齐的方式。 然后，通过调用 clone() 方法对 i_grid 进行...
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在affine_forward函数中，x和w的形状必须满足矩阵乘法的规则，即x的第二个维度必须等于w的第一个维度，否则就会出现shapes not aligned的错误。因此需要确保x和w的形状是兼容的，才能进行矩阵乘法运算。在修改代码时...

sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'estimator' parameter of check_scoring must be an object implementing 'fit'. Got ConvNet( (conv): Sequential( (0): Conv2d(3, 32, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) (1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (3): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (4): Conv2d(32, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) (5): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (6): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (7): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (8): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (9): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (10): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (11): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (fc1): Linear(in_features=8960, out_features=512, bias=True) (fc2): Linear(in_features=512, out_features=40, bias=True) ) instead.

这个错误是因为您在使用 check_scoring 函数时传递了一个不可用的参数 estimator。该函数期望 estimator 参数是一个实现了 fit 方法的对象，但您传递了一个名为 ConvNet 的对象，它似乎是一个神经网络模型...

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def affine_relu_forward(x, w, b): a, fc_cache = layers.affine_forward(x, w, b) out, relu_cache = layers.relu_forward(a) cache = (fc_cache, relu_cache) return out, cacheshapes (40,6272) and (8192,100) not aligned: 6272 (dim 1) != 8192 (dim 0)

在 affine_relu_forward 函数中，输入数据 x 的维度为 (40, 6272)，而权重矩阵 w 的维度为 (6272, 8192)，这意味着无法进行矩阵乘法运算。你需要确保在进行矩阵乘法运算之前，两个矩阵的维度是匹配的。 由于这是...

从C++ Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Affine> 对象获取坐标x,y和角度yaw

您可以使用Eigen库中的Transform对象的translation()和rotation()函数来获取2D仿射变换对象的平移和旋转分量。其中，translation()函数返回的是平移向量，也就是表示x和y坐标的向量；rotation()函数返回的是旋转矩阵...

def deskew(img): m = cv2.moments(img) if abs(m['mu02']) < 1e-2: return img.copy() skew = m['mu11']/m['mu02'] s=img.shape[0] M = np.float32([[1, skew, -0.5*s*skew], [0, 1, 0]]) affine_flags = cv2.WARP_INVERSE_MAP|cv2.INTER_LINEAR size=img.shape[::-1] img = cv2.warpAffine(img,M,size,flags=affine_flags) return img代码含义

这段代码实现了一个函数 deskew(img)，它可以将输入的图像进行纠倾处理。首先，通过计算图像的矩阵来计算图像的倾斜程度，如果程度很小，则直接返回原图像副本。否则，通过计算仿射矩阵来对图像进行纠倾处理。...

优化这串代码 % 导入需要配准的图像 I1 = imread('D:\桌面\CCFv3.jpg'); I2 = imread('D:\桌面\fMost.jpg'); % 预处理图像 I1 = imresize(I1,[512,512]); %调整大小 I2 = imresize(I2,[512,512]); %调整大小 I1 = rgb2gray(I1);%转灰度 I2 = rgb2gray(I2);%转灰度 %设置B-spline控制点数量和阶数 cpoint = 20; order = 3; % 将图像划分为小块 H = size(I1,1); W = size(I1,2); hblock = 32; wblock = 32; ih = floor(H/hblock); %每行块数 iw = floor(W/wblock); %每列块数 % 初始化变换矩阵 Transforms = repmat(affine2d(), [ih,iw]); % 为每个小块计算B-spline控制点 for r=0:ih-1 for c=0:iw-1 % 提取小块 imagePart1 = I1(r*hblock+1:min((r+1)*hblock,H), c*wblock+1:min((c+1)*wblock,W)); imagePart2 = I2(r*hblock+1:min((r+1)*hblock,H), c*wblock+1:min((c+1)*wblock,W)); % 计算B-spline控制点 [yp1, xp1] = find(imagePart1 > 0); [yp2, xp2] = find(imagePart2 > 0); cpoints1 = fnplt(cscvn([xp1,yp1]')); cpoints1 = cpoints1(:,2:end); cpoints2 = fnplt(cscvn([xp2,yp2]')); cpoints2 = cpoints2(:,2:end); % 计算B-spline变换 tform = fitgeotrans(cpoints1',cpoints2','pwl'); tform = affine2d(tform.T); % 存储变换矩阵 Transforms(r+1,c+1) = tform; end end % 进行图像配准 warpI2 = imwarp(I2,Transforms, 'OutputView', imref2d(size(I1))); % 可视化结果 figure, subplot(1,3,1); imshow(I1); title('原始图像1'); subplot(1,3,2); imshow(I2); title('原始图像2'); subplot(1,3,3); imshow(warpI2); title('配准后的图像2');

tform = affine2d(tform.T); % 存储变换矩阵 Transforms(r, c) = tform; end end % 进行图像配准 outputView = imref2d(size(I1)); warpI2 = imwarp(I2, Transforms, 'OutputView', outputView); % 可视化...

我遇到错误：TypeError: estimator should be an estimator implementing 'fit' method, Model( (conv1): Sequential( (0): Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) (1): ReLU() (2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (conv2_1_1): Sequential( (0): Conv2d(3, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): ReLU() ) (conv2_1_2): Sequential( (0): Conv2d(4, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): ReLU() ) (conv2_1_3): Sequential( (0): Conv2d(4, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): ReLU() ) (conv2_1_4): Sequential( (0): Conv2d(6, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) ) (conv3): Sequential( (0): ReLU() (1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (fc1): Sequential( (0): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True) (1): BatchNorm1d(120, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU() ) (fc2): Sequential( (0): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (1): BatchNorm1d(84, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU() (3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) ) ) was passed

这个错误的原因是你传入的参数不是一个实现了 "fit" 方法的 estimator 对象。根据错误提示，你传入的是一个 "model" 对象，而不是 estimator。 在 Scikit-learn 中，estimator 是指实现了 "fit" 方法的对象，例如 ...

model = ContextEncoder() print(model) pretrained_dict = torch.load('E:/fin/models/gen.pth') print(pretrained_dict.keys())上述语句输出为：ContextEncoder( (encoder): Sequential( (0): Conv2d(4, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (1): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (2): Conv2d(64, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (3): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (4): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (5): Conv2d(128, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (6): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (7): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (8): Conv2d(256, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (9): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (10): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (11): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (12): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (13): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (14): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (15): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (16): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (17): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (18): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (19): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (20): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (21): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (22): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) (23): Conv2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (24): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (25): LeakyReLU(negative_slope=0.2, inplace=True) ) (decoder): Sequential( (0): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) (6): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (7): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (8): ReLU(inplace=True) (9): ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (10): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (11): ReLU(inplace=True) (12): ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (13): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (14): ReLU(inplace=True) (15): ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (16): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (17): ReLU(inplace=True) (18): ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (19): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (20): ReLU(inplace=True) (21): ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2), padding=(1, 1)) (22): Sigmoid() ) ) dict_keys(['iteration', 'generator'])

这段代码定义了一个名为ContextEncoder的模型，包含一个encoder和一个decoder。其中encoder是一个由多个卷积层和批归一化层组成的序列，用于将输入图像编码成一个特征向量。decoder则是由多个反卷积层和批归一化层...

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。