img = imgcoll.iterate(datatype_to_func[data_type]) img = ee.Image(img)

时间: 2024-05-21 14:15:27 浏览: 8
这段代码看起来像是使用 Google Earth Engine API 中的一个影像集合对象 `imgcoll` 进行迭代操作,将其中的每个影像都应用到 `datatype_to_func[data_type]` 对应的函数上。迭代结果被赋值给 `img` 变量,然后被转换为 `ee.Image` 类型的对象。 具体来说,`ee.ImageCollection.iterate()` 方法可以对影像集合中的每个影像应用指定的函数,并将函数的返回结果构成新的影像集合。这个函数需要一个参数,即被应用的函数,它应该接受一个 `ee.Image` 类型的参数,并返回一个 `ee.Image` 类型的对象。在这个代码中,`datatype_to_func` 是一个字典,用于将数据类型映射到对应的处理函数。
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rom skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码:import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作,这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0),并显示超像素池化后的特征图

以下是将超像素池化代码引入到原有代码中,并可视化超像素池化后的特征图的代码: ```python rom skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 进行超像素池化 num_segments = 60 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img_np, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) slic.iterate(10) labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作,这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img_np[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img_np.shape[1], img_np.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0) ``` 运行以上代码后,会将超像素索引映射可视化,并且显示超像素池化后的特征图,这里使用的是平均值池化。

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作,这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0),在上述代码中加入超像素池化模块,并将得到的超像素池化后的特征图可视化

以下是加入超像素池化模块后的代码,并将得到的超像素池化后的特征图可视化: ``` import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作,这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img.reshape(img.shape)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 注意,这段代码需要在已经安装 OpenCV 和 NumPy 库的环境中运行。

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优化这个方法 this.LinksData = function (m_List,transportID) local curRouteConf = {} local tc= mainPlayer.player:FindClosestCharacter(CharacterType.TreasureCase, transportID,0,32) if tc ~= nil then local endPoint = AllPoints[table_count(AllPoints)] table.remove(AllPoints,table_count(AllPoints)) return endPoint end local tc = nil for i = 0,m_List.Count-1 do local value = Logic.TabConfig.RoutePoint_InfoMgr.instance:GetValueByIndex(i) local Links = ListToTable(value.TeleLinks) local route = nil local moveData = nil if mainPlayer.player.CurrentSite >= 200 then if value.ID % 1000 >= 300 and table_find(Links,transportID) ~= false then route = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:FindRoute(mainPlayer.player.transform.position, Vector3.zero, value.ID, 0) tc = mainPlayer.player:FindClosestCharacter(CharacterType.TreasureCase, value.Data,0,32) if route or tc ~= nil then moveData = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:CreateRouteMoveData(mainPlayer.player, route, Vector3.zero) end if not moveData then local temp = {[1] = value.ID,pos = {value.Position[0],value.Position[1],value.Position[2]}} table.insert(AllPoints,temp) local nextPoint = this.LinksData(m_List,value.Data) if nextPoint == nil then table_removeValue(AllPoints,temp) else return nextPoint end else curRouteConf = {value.ID} return curRouteConf; end end else if value.ID % 1000 < 300 and table_find(Links,transportID) ~= false then route = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:FindRoute(mainPlayer.player.transform.position, Vector3.zero, value.ID, 0) if route then moveData = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:CreateRouteMoveData(mainPlayer.player, route, Vector3.zero) end if not moveData then local temp = {[1] = value.ID,pos = {value.Position[0],value.Position[1],value.Position[2]}} table.insert(AllPoints,temp) local nextPoint = this.LinksData(m_List,value.Data) if nextPoint == nil then table_removeValue(AllPoints,temp) else return nextPoint end else curRouteConf = {value.ID} return curRouteConf; end end end end return nil end

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

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