vOut = cv2.VideoWriter(cropfile+'t.avi', fourcc, opt.frame_rate, (224,224))

时间: 2024-04-20 14:25:12 浏览: 99
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TCS1117_Ver.2.0

这段代码使用OpenCV库中的VideoWriter类来创建一个视频写入器对象，并指定输出视频文件的名称、编码器的FourCC代码、帧率和帧的大小。在这个例子中，输出文件名为cropfile+'t.avi'，FourCC代码由变量fourcc指定，帧率由变量opt.frame_rate指定，帧大小为(224, 224)。
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import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

这段代码使用了PyTorch、OpenCV等库，从模型模块中导入了parsingNet模型，从常用工具模块中导入了merge_config和dist_print等函数。代码还使用了LaneTestDataset数据集和culane_row_anchor、tusimple_row_anchor常量...

vout=vol=0.119

根据提供的引用内容，我们可以看到vout=vol=0.119这个等式没有在引用中提到。因此，我无法提供关于vout=vol=0.119的具体信息。请提供更多的上下文或相关信息，以便我能够更好地回答您的问题。 #### 引用[.reference_...

内核读取bootargs值为rootfstype=ramfs init=/init console=ttyS0,115200 no_console_suspend earlyprintk=aml-uart,0xc81004c0 ramoops.pstore_en=1 ramoops.record_size=0x8000 ramoops.console_size=0x4000 use_cma_first=1 androidboot.selinux=disabled logo=osd1,loaded,0x3d800000,576cvbs vout=576cvbs,enable hdmimode=720p50hz cvbsmode=576cvbs hdmitx= cvbsdrv=0 androidboot.firstboot=1 jtag=apee quiet androidboot.hardware=amlogic androidboot.boardid=5 androidboot.serialno=00440454F6C5131060T954F6C5269F5C mac=54:F6:C5:26:9F:5C androidboot.mac=54:F6:C5:26:9F:5C，怎么获取boardid的值

2. 对每个参数名和参数值进行比较，找到 boardid 参数。 3. 如果找到 boardid 参数，将其对应的参数值转换成整数值。 以下是一个示例代码，可以在 Linux 内核中获取 boardid 的值： c #include ...

for(int i = 0; i <= 1000; i++) { Duty = i / 1000.0f; Vpv = ADC_GetValue(); Ipv = (Vpv / Vpvmax) * Ioutmax; Iout = Ipv; Vout = Duty * Voutmax;

这是一个简单的电源控制代码，根据 Duty 比例控制输出电压，然后通过 ADC 获取输入电压，根据输入电压和输出电压计算输入电流和输出电流。其中，Vpvmax 和 Ioutmax 是输入电压和输出电流的最大值，可以在代码中预先...

优化这段代码：d = Get_AD_Result(vset); d &=0x00FF; Set_DAC(d*4); d = d*1000.0/255; strcpy(Display_Buffer1 , "SetVoltage:"); if(d/1000) { Display_Buffer1[11]=d/1000+'0'; Display_Buffer1[12]=d/100%10+'0'; Display_Buffer1[13]='.'; Display_Buffer1[14]=d/10%10+'0'; Display_Buffer1[15]=d%10+'0'; } else { Display_Buffer1[11]=d/100%10+'0'; Display_Buffer1[12]='.'; Display_Buffer1[13]=d/10%10+'0'; Display_Buffer1[14]=d%10+'0'; Display_Buffer1[15]=' '; } d = Get_AD_Result(vout); d &=0x00FF; d = d*1000.0/255; strcpy(Display_Buffer0 , "OutVoltage:"); if(d/1000) { Display_Buffer0[11]=d/1000+'0'; Display_Buffer0[12]=d/100%10+'0'; Display_Buffer0[13]='.'; Display_Buffer0[14]=d/10%10+'0'; Display_Buffer0[15]=d%10+'0'; } else { Display_Buffer0[11]=d/100%10+'0'; Display_Buffer0[12]='.'; Display_Buffer0[13]=d/10%10+'0'; Display_Buffer0[14]=d%10+'0'; Display_Buffer0[15]=' '; } DisplayUpdate();

buffer[2] = 't'; // 设置前缀 } // 更新显示 void updateDisplay() { float vset = getVoltage(vset); float vout = getVoltage(vout); char buffer[16] = {0}; formatVoltage(vset, buffer); strcpy...

先VOUT=5V，然后EN=5V，②先VOUT=7V，然后EN=7V→EN=3V→EN=7V；

假设这个电源模块有两个输入引脚：VOUT和EN，那么可以按照以下步骤进行控制： 1. 导入需要的库 python import RPi.GPIO as GPIO import time 2. 设置引脚模式 python GPIO.setmode(GPIO.BCM) # ...

对于可编程电源采用python语言进行先VOUT=5V，然后EN=5V，②先VOUT=7V，然后EN=7V→EN=3V→EN=7V；

2. 导入需要的库： python import visa import time 3. 连接电源： python rm = visa.ResourceManager() ps = rm.open_resource('USB0::0x1111::0x2222::SERIALNUMBER::INSTR') 其中，...
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证明电压串联负反馈放大器性能参数F' 有Ia=In Ea²=En²+4kTBRp+(InRp)² Rp=Rf1*Rf2/Rf1+Rf2 F'=F+Rp/Rs+In²(2Rs*Rp+Rp²)/4kTRsB

β = ( Vin - Vout ) / Vout 接下来，我们考虑如何计算输入电阻 Rp。根据电路分析，输入电阻可以表示为： Rp = R1//R2//Rin 其中，// 表示并联电阻，R1 和 R2 分别为反馈电路中的两个电阻，Rin 为放大器的输入...

解释这段代码：#include "0_20OUT.h" uint16_t MCP4725_Init_Value = 3000; void MCP4725_init(void) { MCP4725_WriteData_Volatge(MCP4725_Init_Value); } //DACת»»Ä£¿é£¬¼ÙÈçVCC¶ËΪ5V£¬ÓÉÓÚдµÄºêΪ5000,ÔòдÈë3000µÄʱºòÊä³ö3V£¬´ËʱUIC01Êä³ö20mA void MCP4725_WriteData_Volatge(uint16_t Vout) { //ÏÞ·ù if(Vout<0) Vout=0; else if(Vout>=3000) Vout=3000; uint8_t data_h = 0,data_l =0; data_h= (0x0f00&Vout)>>8; //´«ÊäÊý¾Ý¸ßËÄλ data_l = (0x00ff&Vout);//´«ÊäÊý¾ÝµÍ°Ëλ IIC_Start(); Write_IIC_Byte(0xc0);//´«ÊäÓ²¼þµØÖ· IIC_WaitAck(); Write_IIC_Byte(data_h);//´«ÊäÊý¾Ý¸ßËÄλ IIC_WaitAck(); Write_IIC_Byte(data_l);//´«ÊäÊý¾ÝµÍ°Ëλ IIC_WaitAck(); IIC_Stop(); delay_us(10); //Íê³ÉÒ»ÂÖDACÊä³ö }

然后将高8位和低8位分别提取出来，通过I2C通信将数据发送给MCP4725。最后进行一些延时操作。 总的来说，这段代码是用于初始化和控制MCP4725数字模拟转换器(DAC)的函数，可以通过调用函数来将指定的电压值写入DAC。

volatile u16 R_result2 = 0; volatile u32 Result2 = 0; volatile u32 duty = 0; //volatile u8 TIMER0_TMR0 = 200; volatile u8 duty1 = 0; volatile u16 Adresult2 = 0; u32 Vout = 3500; //输出有效值电压mV //记录adc中断次数 volatile u8 Adc_Int_Count = 0; bit turn_on = 0; extern u8 on_off = 1 ;

这段代码中定义了一些变量，包括两个32位无符号整数变量Result2和duty，一个16位无符号整数变量u16R_result2，一个8位无符号整数变量duty1，一个16位无符号整数变量Adresult2，一个32位有符号整数变量Vout，以及一个...

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