im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2)) im_at[:,:im_a.shape[1]]=im_a imshow(im_at)这个代码是右侧补零,如何实现左侧补零

时间: 2024-01-14 13:04:30 浏览: 17
要实现左侧补零,可以使用numpy中的hstack()和zeros()函数。具体的代码如下: ``` im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2)) im_at[:,im_a.shape[1]:]=im_a imshow(im_at) ``` 在这个代码中,我们首先创建一个全零矩阵im_at,其大小为原始矩阵im_a的两倍。然后,我们使用hstack()函数将原始矩阵im_a与im_at的右半部分进行连接,这样就实现了左侧补零的效果。最后,我们使用imshow()函数展示补零后的矩阵im_at。
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im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2)) im_at[:,:im_a.shape[1]]=im_a imshow(im_at)这个代码是右侧补零,如何实现左侧和右侧都补零

要实现左侧和右侧都补零,可以使用以下代码: ``` im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2)) im_at[:,im_a.shape[1]//2:im_a.shape[1]//2+im_a.shape[1]]=im_a im_at[:,im_a.shape[1]//2+im_a.shape[1]:]=0 imshow(im_at) ``` 这里我们先在中间位置插入原始图像,也就是 `im_a`,然后再将右侧补零。注意到我们使用了整除运算符 `//` 来计算中间位置的索引,这是因为中间位置需要在原始图像的中心点。

解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): m,n = im_l.shape mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) dmaps = zeros((m,n,steps)) filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r

这段代码是函数`plane_sweep_ncc`的继续,它计算了归一化的互相关计算所需的中间变量。 首先,通过`im_l.shape`获取了左图像的尺寸,分别赋值给变量`m`和`n`。 接下来,创建了一些用于保存计算结果的数组:`mean_l`、`mean_r`、`s`、`s_l`、`s_r`和`dmaps`。这些数组的维度都是`(m, n)`,与左图像的尺寸相同。 然后,使用`zeros`函数创建了这些数组,并将它们初始化为全零。 接着,调用了`filters.uniform_filter`函数,对左右图像块进行平均值滤波操作。平均值滤波操作会计算图像块内像素值的平均值,并将结果保存到对应的`mean_l`和`mean_r`数组中。这里使用了`wid`作为滤波器的窗口宽度。 之后,通过将左右图像减去对应的平均值,得到了归一化后的图像,分别保存在`norm_l`和`norm_r`中。 这段代码的作用是计算归一化互相关计算所需的中间变量,为后续的步骤做准备。

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将下面这段代码改用python写出来: clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这里的mask里面都是1,以外的都是0,所以mask加起来就是2dbox里radar image的像素个数。masked_image里,mask以外的都是0,mask内的都是radar的值,所以masked_image里面的都加起来就是2dbox 里radar image的反射强度值。这两个一除就能算radar里有车object的区域里每个像素的平均反射强度。根据上述截取的部分代码和信息,添加代码,算出区域内的平均反射强度并输出。

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