请解释以下代码 month=xr.DataAraay(['Jan','Jun','Jan'],[data_array.coords['y']],name='month')

时间: 2024-01-12 18:04:23 浏览: 89
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这段代码使用了 xarray 库，用于创建一个名为 "month" 的 Xarray 数据数组。该数组包含三个元素，分别是 "Jan"、"Jun" 和 "Jan"，这些元素对应着 data_array 数据数组的 y 坐标轴上的三个位置。 具体来说，这里使用了 xr.DataArray() 函数，该函数的第一个参数是数据数组的值，第二个参数是数据数组的坐标轴，第三个参数是数组的名称。在这里，数据数组的值是一个包含三个字符串元素的列表 "['Jan','Jun','Jan']"，第二个参数是 data_array 数据数组的 y 坐标轴，第三个参数是 "month"。由于 y 坐标轴只有一个维度，所以第二个参数也只包含了一个元素，即 "[data_array.coords['y']]"。
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月份显示代码

写一个函数，当输入数字月份时，输出显示英文月份
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逐月代码，逐月代码，逐月代码

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years = np.arange(1979, 2020, 1) year_str = [str(i) for i in years] x_min = 70 x_max = 140 y_min = 10 y_max = 55 grid_lon = np.arange(x_min, x_max+1, 1.0) grid_lat = np.arange(y_min, y_max+1, 1.0) nyears = years.shape[0] nlon = grid_lon.shape[0] nlat = grid_lat.shape[0] total_grid_data = np.zeros((nyears, nlat, nlon), dtype=float) i = 0 for year in year_str: f_path = r'E:\gra_thesis\sum_pre_data_new/AMJ_pre_data/'+year+'_AMJ_sumPre.xlsx' df = pd.read_excel(f_path) df = df.dropna(axis=0) lon = df['X'] lat = df['Y'] data= df['总降水量'] Krin = pykrige.OrdinaryKriging(lon, lat, data, variogram_model="gaussian", nlags=6) grid_data, ssl = Krin.execute('grid', grid_lon, grid_lat) grid_data = np.array(grid_data) total_grid_data[i, :, :] = grid_data i = i + 1 # %% # # save data data_nc = xr.Dataset( { "precip":(("time", "lat","lon"), total_grid_data) }, coords={ "time":years, "lat":grid_lat, "lon":grid_lon, } ) data_nc.attrs["long_name"] = "total_grid_precip" data_nc.to_netcdf("E:"+"JJA_pre_total_precip.nc") 解释这段代码i

这段代码是用于读取地理数据，并对其进行插值，得到一个三维数组。years变量存储了年份序列，year_str变量是将年份序列转换为字符串序列。grid_lon变量和grid_lat变量分别是经度和纬度序列。nyears、nlon和nlat是...

详细解释代码def unwrap_screen_into_uv(images, screen_coords, tri, ver_uv_index, uv_size): # prepare UV maps imageH, imageW = images.get_shape().as_list()[1:3] n_channels = images.get_shape().as_list()[-1] batch_size, n_ver, _ = screen_coords.get_shape().as_list() batch_indices = tf.tile( tf.reshape(tf.range(batch_size),[batch_size, 1, 1]), [1,n_ver,1]) proj_x, proj_y = tf.split(screen_coords, 2, axis=2) proj_x = tf.clip_by_value(proj_x, 0, imageW-1) proj_y = tf.clip_by_value(proj_y, 0, imageH-1) proj_x = tf.cast(proj_x, tf.int32) proj_y = tf.cast(proj_y, tf.int32) batch_screen_coords = tf.concat([batch_indices, proj_y, proj_x], axis=2) batch_screen_coords = tf.reshape(batch_screen_coords, [batch_size * n_ver, 3]) ver_colors = tf.reshape( tf.gather_nd(images, batch_screen_coords), [batch_size, n_ver, n_channels] ) uv_colors = convert_ver_attrs_into_uv(ver_colors, ver_uv_index, tri, uv_size, uv_size) return uv_colors

这段代码的作用是将输入图像中顶点屏幕坐标对应的像素值映射到UV纹理坐标系中的顶点上，并返回每个顶点对应的UV纹理颜色值。具体来说，它使用输入图像和顶点屏幕坐标作为输入，计算每个顶点在UV纹理坐标系中的位置，...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

这是一个实现了注意力机制的神经网络模块，主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询...

if use_temporal: self.num_ttokens = num_ttokens self.temporal_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.temporal_position_bias_table, std=.02) t_coords = torch.arange(num_ttokens) t_relative_coords = t_coords[:, None] - t_coords[None, :] t_relative_coords += num_ttokens - 1 t_relative_coords = t_relative_coords.view(-1) self.register_buffer("t_relative_coords", t_relative_coords)

这段代码是在定义一个Transformer模型的时候使用的，其中包含了对时间序列的处理。首先，如果use_temporal为True，则表示这个模型需要考虑时间维度的信息。num_ttokens表示时间序列的长度，temporal_position_bias_...

coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 2, Wh, Ww coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 2, Wh*Ww relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 2, Wh*Ww, Wh*Ww relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # Wh*Ww, Wh*Ww, 2 relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # shift to start from 0 relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # Wh*Ww, Wh*Ww self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)

这段代码实现了一个窗口化自注意力机制，其中： - self.window_size 表示窗口的大小。 - coords_h 和 coords_w 分别生成窗口高度和宽度的坐标。 - coords 是一个二维坐标网格，表示窗口内每个位置的坐标。 ...

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

这段代码定义了一个名为 cell_counter 的函数，它接受一个参数 image 以及一个可选参数 min_area，默认值为 20。该函数的作用是对传入的图像进行细胞计数，并将计数结果存储在一个 Pandas DataFrame 中。具体...

优化这段代码：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

demand_coords = np.array([(d.x_coord, d.y_coord) for d in model.demand_dict.values()]) vehicle_coords = np.array([(v.x_coord, v.y_coord) for v in model.vehicle_dict.values()]) demand_ids = np.array...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以将地面点坐标反算其原始航片对应的像素行列号

dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y = spiral_iterator.get() print(f'Pixel coordinates: ({x},{y})') ...

if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn) else: attn = self.softmax(attn)

这段代码主要是实现了注意力机制中的相对位置编码，用于捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。如果temporal为True，则使用时间维度的相对位置编码，否则使用空间维度的相对位置编码。在加入相对位置编码后，还进行了...

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

这段代码是一个函数，用于将一张人脸图像进行三维重建并生成该人脸在二维图像上的 UV 位置图。具体步骤如下： 1. 加载人脸图像和拟合参数。 2. 生成人脸三维模型，并进行变换，得到变换后的人脸模型顶点位置。 3. ...

这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

这段代码实现了一个人脸姿态估计的过程，包括以下几个步骤： 1. 加载图像和拟合参数。读取图像和一个.mat文件，其中包含了人脸姿态（pose_para）、形状参数（shape_para）和表情参数（exp_para）等信息。 2. 生成...

@app.route('/get_trip_time', methods=['POST']) def get_trip_time(): data = request.get_json() method = data['method'] center_coor = data['center_coor'] t = data['t'] radius = get_radius(method, t) gtt = GetTripTime(method, center_coor, t, radius) gtt.main() return jsonify({'message': 'Trip time data collected successfully'}) @app.route('/visualize_trip_time', methods=['GET']) def visualize_trip_time(): data = pd.read_csv('time1.csv') lng = data['lng'] lat = data['lat'] time = data['time'] grid_lng, grid_lat = np.meshgrid(np.linspace(lng.min(), lng.max(), 100), np.linspace(lat.min(), lat.max(), 100)) grid_time = griddata((lng, lat), time, (grid_lng, grid_lat), method='linear') fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) contour_plot = ax.contourf(grid_lng, grid_lat, grid_time, cmap='jet', levels=6) ax.contour(contour_plot, colors='k', linewidths=0.5) plt.colorbar(contour_plot) last_lng = lng.iloc[-1] last_lat = lat.iloc[-1] ax.scatter(last_lng, last_lat, color='green', marker='o', s=50, label='Start Point') ax.legend() plt.title('Isochrone') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FormatStrFormatter('%.2f')) plt.show() return jsonify({'message': 'Trip time visualization generated successfully'}) @app.route('/get_isochrone_coords', methods=['GET']) def get_isochrone_coords(): with open('contour_coords.json', 'r') as f: contour_coords = json.load(f) return jsonify(contour_coords)用rest client调用GET http://localhost:5000/visualize_trip_time时报错ValueError: signal only works in main thread of the main interpreter

您可以尝试在应用程序的入口处添加以下代码，以确保在非主线程中使用Matplotlib时不会出现此错误： python import matplotlib matplotlib.use('Agg') 这将将Matplotlib的后端设置为“Agg”，它不依赖于任何...

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=40) print(result)这段代码怎么改可以没有以下错误in method 'BandRasterIONumPy', argument 3 of type 'double'

在这段代码中，可能是以下这一行代码引起的问题： coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) 这里传入到ReadAsArray函数中的参数是x_min, y_min, x_max - ...

relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn)

这段代码是在进行自注意力机制计算时，加入了相对位置编码。具体来说，首先根据输入的相对位置坐标（t_relative_coords），从预先计算好的temporal_position_bias_table中取出对应的位置编码，然后将其转换为三维...

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04): # 将图像转为浮点型 image = np.array(image / 255, dtype=float) # 计算噪声数量 num = int(percent * image.size) # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint(0, image.size, num) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image percent = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise(grayImage, percent) if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip ( out , low_clip ,1) gasuss_image = np.uint8(out *255)简化以上代码

以下是简化后的代码： import numpy as np def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04): image = image / 255.0 num = int(percent * image.size) coords = np.random.randint(0, image....

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序修改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类，并训练和测试

这段代码是一个深度残差网络DPN的实现，用于图像分类任务。如果你想基于这个程序修改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类，并训练和测试，需要进行以下步骤： 1. 定义你的自定义数据集。 2. 修改...

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到面积最大的连通域的标签 # largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # areas第一元素是背景的面积，所以要从除开背景之外的元素中找 areas_cont = np.array([cv2.contourArea(cnt) for cnt in contours]) largest_label = np.argmax(areas_cont) # 提取连通域的坐标点 max_area_contour = contours[largest_label] # 创建一个与掩模大小相同的零矩阵 max_area_mask = np.zeros_like(mask) # 将最大连通域的像素设置为1 cv2.drawContours(max_area_mask, [max_area_contour], -1, 1, thickness=cv2.FILLED) # 获取最大连通域的像素坐标 max_area_coords = np.argwhere(max_area_mask == 1) print(max_area_coords.shape)ada

这段代码的作用是找到给定掩模（mask）中面积最大的连通域，并获取该连通域的像素坐标。 首先，使用cv2.findContours()函数找到掩模中的所有连通域，并存储在contours列表中。 然后，通过遍历contours列表计算每个...

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