group1_match_pts = final_match_pts1[cluster_res == 0, :] - offset group2_match_pts = final_match_pts1[cluster_res == 1, :] - offset

时间: 2023-04-07 21:00:35 浏览: 110
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JavaScriptS1.rar_.CHM_JavaScriptS1_chm_java chm_pts

这是一个计算问题，我可以回答。这段代码是将 final_match_pts1 中 cluster_res 等于 0 的行赋值给 group1_match_pts，cluster_res 等于 1 的行赋值给 group2_match_pts，然后从每个数组中减去 offset。
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gh1, _ = cv2.findHomography(final_match_pts2[cluster_res == 0, :], final_match_pts1[cluster_res == 0, :], cv2.RANSAC, ransac_threshold, maxIters=max_iteration)

这是一个计算机视觉...其中，final_match_pts2和final_match_pts1是两个图像中匹配点的坐标，cv2.RANSAC是使用RANSAC算法进行单应性矩阵估计，ransac_threshold是RANSAC算法中的阈值，max_iteration是最大迭代次数。

final_match_pts1, final_match_pts2 = match_pts1[status, :], match_pts2[status, :] ]

这是一个 Python 代码的语句，用于将 match_pts1 和 match_pts2 中符合条件的元素赋值给 final_match_pts1 和 final_match_pts2。具体的条件需要在代码中给出。

pts_4d = torch.cat([points, points.new_ones(size=(num_points, 1))], dim=-1) pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt[view_idx].t() # pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt.t() pts_2d[:, 2] = torch.clamp(pts_2d[:, 2], min=1e-5) pts_2d[:, 0] /= pts_2d[:, 2] pts_2d[:, 1] /= pts_2d[:, 2] # img transformation: scale -> crop -> flip # the image is resized by img_scale_factor img_coors = pts_2d[:, 0:2] * img_scale_factor img_coors -= img_crop_offset

具体来说，首先将点云坐标加上一个齐次坐标1，变成4维坐标。然后通过lidar2img_rt矩阵将点云坐标变换到图像坐标系下。接着将变换后的坐标系中的z轴坐标值进行限制，避免其小于1e-5。最后将x、y坐标值除以z坐标值，...

km_cluster = KMeans(n_clusters=NUM_CLUSTERS, init=init_center_p, n_init=1) cluster_res = km_cluster.fit_predict(final_match_pts1)

这是一个关于机器学习中 KMeans 聚类算法的代码片段，我可以回答这个问题。这段代码使用 KMeans 算法对 final_match_pts1 进行聚类，将其分为 NUM_CLUSTERS 个簇，并将每个点分配到一个簇中。

pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

这段代码的功能是将一个三维点云中的 NaN 值去除，并将点云的像素坐标和三维坐标分别保存到两个数组 pts_2d 和 pts_3d 中。 具体来说，首先从 contour_info 中取出轮廓的像素坐标 pts_2d_ori。然后通过 pm 数组和 ...

pts_4d = torch.cat([points, points.new_ones(size=(num_points, 1))], dim=-1) pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt[view_idx].t() # pts_2d = pts_4d @ lidar2img_rt.t() pts_2d[:, 2] = torch.clamp(pts_2d[:, 2], min=1e-5) pts_2d[:, 0] /= pts_2d[:, 2] pts_2d[:, 1] /= pts_2d[:, 2]

首先，将点云数据的每个点的坐标添加一维1，变成4D张量。然后，将4D张量与激光雷达到图像的变换矩阵相乘，得到对应的2D点的坐标。这里注意到深度值可能为0或负数，因此使用 clamp 函数将深度值限制在一个较小的...

apap = APAP((canvas_h, canvas_w), image_1, image_2) local_H = apap.local_homography(final_match_pts1, final_match_pts2, mesh_vertices)

这是一个关于计算机图像处理的问题，我可以回答。...在这个函数中，final_match_pts1和final_match_pts2是两张图像中匹配点的坐标，mesh_vertices是网格顶点的坐标。通过计算局部单应性矩阵，可以将两张图像进行对齐。

def start(): global img, pre_pts try: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if not f_path: messagebox.showinfo('提示', '请选取有效图片') else: img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() root.destroy() except Exception as e: print("出现错误:", e)上述代码报错时，下列主界面会卡住并退出程序：class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() if __name__ == '__main__': hxz = QApplication(sys.argv) ui = Faceshow() ui.show() sys.exit((hxz.exec_()))

pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw...

这段代码是啥意思：list_pts_blue = [[0, h / 2], [0, h / 2 + 20], [w, h / 2 + 20], [w, h / 2]] ndarray_pts_blue = np.array(list_pts_blue, np.int32) polygon_blue_value_1 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_blue], color=1) polygon_blue_value_1 = polygon_blue_value_1[:, :, np.newaxis] # 填充第二个撞线polygon（黄色） mask_image_temp = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) list_pts_yellow = [[0, h / 2 + 70], [0, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 90], [w, h / 2 + 70]] ndarray_pts_yellow = np.array(list_pts_yellow, np.int32) polygon_yellow_value_2 = cv2.fillPoly(mask_image_temp, [ndarray_pts_yellow], color=2) polygon_yellow_value_2 = polygon_yellow_value_2[:, :, np.newaxis]

然后使用 cv2.fillPoly() 函数将这个多边形填充到 mask_image_temp 中，颜色值为 1。最后，将填充后的结果 polygon_blue_value_1 添加一个额外的维度，变成三维数组。 对于第二个多边形（黄色），类似地，将...

MIN_MATCH_COUNT = 10 good12 = [] for m, n in matches12: if m.distance < 0.7 * n.distance: good12.append(m) if len(good12) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good12]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good12]).reshape(-1, 1, 2) K = np.array([[1000, 0, img1.shape[1] / 2], [0, 1000, img1.shape[0] / 2], [0, 0, 1]]) _, rvec12, tvec12, inliers = cv2.solvePnPRansac(dst_pts, src_pts, K, np.zeros((4, 1))) else: print("Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good12), MIN_MATCH_COUNT)) good23 = [] for m, n in matches23: if m.distance < 0.7 * n.distance: good23.append(m) if len(good23) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([kp2[m.queryIdx].pt for m in good23]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp3[m.trainIdx].pt for m in good23]).reshape(-1, 1, 2) K = np.array([[1000, 0, img2.shape[1] / 2], [0, 1000, img2.shape[0] / 2], [0, 0, 1]]) _, rvec23, tvec23, inliers = cv2.solvePnPRansac(dst_pts, src_pts, K, np.zeros((4, 1))) else: print("Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good23), MIN_MATCH_COUNT)) 报错OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/calib3d/src/solvepnp.cpp:242: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 4 && npoints == std::max(ipoints.checkVector(2, CV_32F), ipoints.checkVector(2, CV_64F)) in function 'solvePnPRansac'

这个错误通常是由于输入的点数不足导致的。...此外，你可以尝试将dst_pts和src_pts的维度改为(2, N)，其中N为匹配点的数量，看看是否有改善。 如果还有问题，请提供更多的代码和具体错误信息，我会尽力帮你解决。

def generate(self, obs, all=False): good_pts = [] good_scores = [] pts = [] scores = [] dir_set = [(1, 0), (1, -1), (0, -1), (-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, 1), (1, 1)] if all: indices = np.where(obs) check_list = [(indices[0][i], indices[1][i]) for i in range(len(indices[0]))] else: if len(self._last_move_list) > 7: check_list = self._last_move_list[-7:] else: check_list = self._last_move_list for x0, y0 in check_list: for dir in dir_set: if x0 + dir[0] in range(0, 15) and y0 + dir[1] in range(0, 15): pos = (x0 + dir[0], y0 + dir[1]) if obs[pos[0]][pos[1]] == 0 and pos not in pts: obs[pos[0]][pos[1]] = self.color score_atk = self.evaluate_point(obs, pos) obs[pos[0]][pos[1]] = -self.color score_def = self.evaluate_point(obs, pos) score = max(score_atk, score_def) if score >= score_3_live: good_pts.append(pos) good_scores.append(score) if score_atk == score_5: break pts.append(pos) scores.append(score) obs[pos[0]][pos[1]] = 0 if len(good_pts) > 0 and max(good_scores) >= score_4: # print('good') pts = good_pts scores = good_scores lst = np.array([pts, scores]) pts = lst[:, lst[1].argsort()][0] pos_list = list(pts) pos_list.reverse() return pos_list

如果存在得分大于等于特定值 score_4 的位置，则将这些位置作为好的位置 good_pts，并将它们的得分添加到 good_scores 列表中。如果存在得分为特定值 score_5 的位置，则直接选取这些位置。 最后，将 pts 和 scores...

def DBSCAN(X, eps, min_Pts): k = -1 neighbor_list = [] # 用来保存每个数据的邻域 omega_list = [] # 核心对象集合 gama = set([x for x in range(len(X))]) # 初始时将所有点标记为未访问 cluster = [-1 for _ in range(len(X))] # 聚类 for i in range(len(X)): neighbor_list.append(find_neighbor(i, X, eps)) if len(neighbor_list[-1]) >= min_Pts: omega_list.append(i) # 将样本加入核心对象集合 omega_list = set(omega_list) # 转化为集合便于操作 while len(omega_list) > 0: gama_old = copy.deepcopy(gama) j = random.choice(list(omega_list)) # 随机选取一个核心对象 k = k + 1 Q = list() Q.append(j) gama.remove(j) while len(Q) > 0: q = Q[0] Q.remove(q) if len(neighbor_list[q]) >= min_Pts: delta = neighbor_list[q] & gama deltalist = list(delta) for i in range(len(delta)): Q.append(deltalist[i]) gama = gama - delta Ck = gama_old - gama Cklist = list(Ck) for i in range(len(Ck)): cluster[Cklist[i]] = k omega_list = omega_list - Ck return cluster

函数返回一个列表cluster，用于存储每个样本所属的簇（-1表示噪声）。算法的具体实现如下： 1. 初始化一个空的簇集合，将所有样本标记为未访问状态。 2. 对于每个样本，计算其eps邻域，并记录邻域内点的个数。如果...

points = self.out_video.points pts = []

这行代码将空列表 pts 初始化，然后复制 self.out_video.points 到 pts，以便在后续代码中使用。具体来说，这行代码是将 self.out_video.points 的值复制到新的列表 pts 中，以便在不改变原始列表的情况下...

% 读取红外图像和可见光图像 ir_img = imread('D:\桌面1\peizhun\invisual_T.jpg'); vis_img = imread('D:\桌面1\peizhun\visual_Z.jpg'); % 提取SIFT特征点 ir_pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(ir_img)); vis_pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(vis_img)); % 提取特征点描述符 [ir_features, ir_pts] = extractFeatures(rgb2gray(ir_img), ir_pts); [vis_features, vis_pts] = extractFeatures(rgb2gray(vis_img), vis_pts); % 匹配特征点 index_pairs = matchFeatures(ir_features, vis_features); matched_ir_pts = ir_pts(index_pairs(:,1)); matched_vis_pts = vis_pts(index_pairs(:,2)); % 用RANSAC算法计算单应性矩阵 [ir_inliers, vis_inliers] = estimateGeometricTransform(... matched_ir_pts, matched_vis_pts, 'projective'); % 对红外图像进行单应性变换 registered_ir = imwarp(ir_img, ir_inliers); registered_vis = vis_img; % 对齐两张图像 merged_image = imfuse(registered_vis, registered_ir, 'blend'); % 显示结果 imshow(merged_image);

1. 确认图像路径是否正确，是否成功读取了红外图像和可见光图像。 2. 检查是否成功提取到了SIFT特征点和特征点描述符。 3. 检查是否成功进行了特征点匹配，并且匹配点数是否足够。 4. 检查...

else: mask_idx = np.where(mask_c) c_pts = np.zeros((len(mask_idx[0]), 2)).astype(np.int32) c_pts[:, 0] = mask_idx[0] c_pts[:, 1] = mask_idx[1]

2.创建一个和mask_idx第一个元素大小相同的全零数组c_pts，并将其数据类型设置为np.int32； 3.将mask_idx第一个元素和第二个元素分别赋值给c_pts的第一列和第二列。 其中，np.where函数用于找到数组中满足条件的...

ir_img = imread('peizhun\invisual_T.jpg'); vis_img = imread('peizhun\visual_Z.jpg'); % 提取SIFT特征点 ir_pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(ir_img)); vis_pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(vis_img)); % 提取特征点描述符 [ir_features, ir_pts] = extractFeatures(rgb2gray(ir_img), ir_pts); [vis_features, vis_pts] = extractFeatures(rgb2gray(vis_img), vis_pts); % 匹配特征点 index_pairs = matchFeatures(ir_features, vis_features); matched_ir_pts = ir_pts(index_pairs(:,1)); matched_vis_pts = vis_pts(index_pairs(:,2)); % 用RANSAC算法计算单应性矩阵 [ir_inliers, vis_inliers] = estimateGeometricTransform(matched_ir_pts, matched_vis_pts, 'projective'); % 对红外图像进行单应性变换 registered_ir = imwarp(ir_img, ir_inliers); registered_vis = vis_img; % 对齐两张图像 merged_image = imfuse(registered_vis, registered_ir, 'blend'); % 显示结果 imshow(merged_image);出现错误错误使用 vision.internal.geotrans.algEstimateGeometricTransform>checkRuntimeStatus (第 99 行) matchedPoints1 and matchedPoints2 do not have enough points. The number of points in each set must be at least 4. 出错 vision.internal.geotrans.algEstimateGeometricTransform (第 70 行) checkRuntimeStatus(statusCode, status, sampleSize); 出错 estimateGeometricTransform (第 123 行) vision.internal.geotrans.algEstimateGeometricTransform(... 出错 peizhun (第 51 行) [ir_inliers, vis_inliers] = estimateGeometricTransform(matched_ir_pts, matched_vis_pts, 'projective');

这段代码的错误提示是 "matchedPoints1 and matchedPoints2 do not have enough points. The number of points in each set must be at least 4."，即匹配的特征点数量不足4个，无法进行单应性变换。这可能是由于...

def Transform2d(T, pts): pts = pts.reshape(2, -1) pts_new = T[:2, :2] @ pts + T[:2, 2].reshape(2, -1) return pts_new.reshape(-1, 2)

具体来说，pts_new 等于 T[:2,:2] @ pts + T[:2,2].reshape(2, -1)，即对输入的点集进行旋转、缩放和平移变换。 最后，函数将变换后的点集重构为形状为 (n, 2) 的数组，并返回该数组作为输出。

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