dim=size(bw4); col=round(dim(2)/2)-90; row=find(bw4(:,col),1);
时间: 2024-05-21 20:16:06 浏览: 50
这是一段 MATLAB 代码,作用是找到二值图像 bw4 中第一列黑色像素点的行坐标,并将其存储在变量 row 中,同时计算出变量 col 的值。
具体解释如下:
- size(bw4):返回二值图像 bw4 的行数和列数,存储在 dim 中;
- round(dim(2)/2)-90:计算出中心列左侧 90 个像素的列坐标,存储在变量 col 中;
- find(bw4(:,col),1):在第 col 列中查找第一个非零元素(即黑色像素点),并返回其行坐标,存储在变量 row 中。
这段代码可能用在图像处理中的定位和识别等方面。
相关问题
torch.cat()当dim=-1和dim=2时如何拼接
`torch.cat()`函数是PyTorch库中的一个操作,用于将一维、二维或多维张量按照指定维度(dim)连接起来。当你设置`dim=-1`时,它会在最后一个(即最右边)维度上进行拼接,这意味着沿着列方向添加新的元素到现有的张量。例如,如果你有一个形状为`(batch_size, channels, height, width)`的张量列表,`torch.cat(tensors, dim=-1)`会沿深度(通道)方向堆叠所有张量。
另一方面,当你设置`dim=2`时,这表示在第二维度(如果张量有三维或以上的话,通常对应于宽度或列数)进行拼接。这对于将一系列长度相同的行向量(如时间序列数据)横向拼接到一起非常有用。
举个例子:
```python
# 假设我们有两个3x4的张量list
tensor_list_1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
tensor_list_2 = torch.tensor([[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]])
# 当dim=-1时
concat_dim_minus_one = torch.cat(tensor_list_1, dim=-1)
print(concat_dim_minus_one.shape) # 输出 (3, 8)
# 当dim=2时
concat_dim_two = torch.cat(tensor_list_1, dim=2)
print(concat_dim_two.shape)
inputs_dim = inputs_train.shape[2] outputs_dim = 1
`inputs_dim` 和 `outputs_dim` 是用于定义神经网络模型输入和输出维度的变量。在这个上下文中:
- `inputs_dim = inputs_train.shape[2]`[^1] 表示从训练数据 `inputs_train` 中提取特征向量(通常这是图像或序列数据的宽度、长度或通道数),计算其深度(第三个维度)来确定输入层的大小。
- `outputs_dim = 1` 指定了输出层的节点数量。如果问题是二分类任务,那么可能只有一个神经元输出一个概率分数(0到1之间),如果是回归任务,则可能是连续数值的预测,此时单个节点代表一个值,不需要额外的维度。
当你构建Keras模型时,这些信息会被用来构造合适的层结构,如全连接层(Dense layer),它们会基于这些维度创建权重矩阵:
```python
# 假设inputs_train是形状为(batch_size, input_height, input_width, channels)
input_shape = (None,) + inputs_train.shape[1:] # 使用None表示批量大小可以变化
# 创建一个接受输入_dim维度输入的模型
inputs = keras.Input(shape=input_shape)
# 使用base_model的输出作为输入
x = base_model(inputs)
# 如果输出是一维(如回归任务)
predictions = layers.Dense(outputs_dim)(x)
# 创建完整的模型
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
# 编译模型,设置损失函数(如对于二分类问题,可能是binary_crossentropy)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') # 或者其他的回归损失,如'mean_squared_error'
```