Mat* image = (Mat*)params;

时间: 2023-09-14 14:05:50 浏览: 46
### 回答1: 这段代码是将一个 void 指针类型的参数 params 转换为 Mat 类型的指针,并将其赋值给 Mat 类型的指针变量 image。 在 C/C++ 中,void 指针可用于指向任意类型的数据,但不能直接对其进行操作,需要将其转换为具体的类型指针后才能使用。在这里,params 指向的数据类型是 Mat,因此需要将其转换为 Mat 类型的指针。转换后,可以通过 image 指针对 Mat 对象进行操作。 ### 回答2: 这段代码是将一个名为"params"的指针转换为Mat类型的指针,并将其赋值给名为"image"的变量。 具体来说,Mat*是指向OpenCV库中的Mat类对象的指针类型。而参数params则可以是任何类型的指针。这将根据实际情况进行类型转换。在这种情况下,params的类型是Mat*,即指向Mat对象的指针。 这行代码的作用是将params转换为Mat类型的指针,并将其赋值给image变量。这样,我们就可以通过image来访问和操作Mat对象中的数据。 需要注意的是,在进行类型转换时,我们需要确保params的实际指向的是一个Mat对象。否则,这样的类型转换可能会导致未定义的行为或错误。 总结起来,这行代码的作用是将一个Mat类型的指针params转换为Mat类型的指针,并将其赋值给名为image的变量,以便后续使用。 ### 回答3: Mat* image = (Mat*)params; 这是一行代码,主要是对指针进行类型转换的操作。 首先,Mat是OpenCV库中的一个数据结构,用于表示图像,其中包含了图像的像素数据和其他相关信息。在这行代码中,我们定义了一个指向Mat类型的指针变量image。 params是该指针指向的内存地址,这个内存地址存储了Mat类型的对象。但是在这里,params的类型可能是void*,即一个无类型指针。为了能够使用Mat类型的成员函数和成员变量,我们需要将params进行类型转换。 (Mat*)params表示将params的类型转换为Mat*类型。这里使用了C++中的强制类型转换操作符,即将params转换为Mat类型的指针。转换后的指针赋值给image变量。 通过这行代码,我们可以将params指向的内存地址中存储的数据解释为Mat类型的对象,并通过image变量对其进行操作。这样就可以方便地对图像进行处理,如读取像素值、修改像素值、调用图像处理算法等。

相关推荐

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))

% 拍摄标定板,使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片 % 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变 % 提取角点,使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints,提取出每张图片上的棋盘格角点的位置 imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ... '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ... '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'}; [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % 标定相机,使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters,将每张图片上提取出的角点位置,作为输入,就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数 squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2mm*2mm worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ... 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false); % 评估标定结果,使用Matlab自带的函数showReprojectionErrors,可以显示出每张图片上提取出的角点位置与通过标定得到的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T计算出的角点位置之间的误差,以评估标定结果的准确性 showReprojectionErrors(params); % 输出标定结果 disp(params.IntrinsicMatrix); disp(params.RadialDistortion); disp(params.TangentialDistortion); disp(params.RotationMatrices); disp(params.TranslationVectors); % 保存相机内外参数为.mat文件 save('camera_params.mat', 'params'); 添加代码需求 输出每张图片的角点提取结果

% 拍摄标定板,使用单目相机拍摄10张.bmp类型的棋盘格图片 % 保证每张图片拍摄时相机的位置、角度、焦距等参数都不变 % 提取角点,使用Matlab自带的函数detectCheckerboardPoints,提取出每张图片上的棋盘格角点的位置 imageFileNames = {'01.bmp', '02.bmp', '03.bmp', ... '04.bmp', '05.bmp', '06.bmp', '07.bmp', ... '08.bmp', '09.bmp', '10.bmp'}; %[imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); [imagePoints, boardSize, imagesUsed] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); % 显示角点提取结果,使用Matlab自带的函数showExtractionErrors showExtractionErrors(imageFileNames, imagesUsed, imagePoints); % 标定相机,使用Matlab自带的函数estimateCameraParameters,将每张图片上提取出的角点位置,作为输入,就可以得到相机的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T等参数 squareSize = 2; % 棋盘格尺寸为2mm*2mm worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints, ... 'EstimateSkew', false, 'EstimateTangentialDistortion', false); % 评估标定结果,使用Matlab自带的函数showReprojectionErrors,可以显示出每张图片上提取出的角点位置与通过标定得到的内参矩阵K、畸变参数D、旋转矩阵R、平移向量T计算出的角点位置之间的误差,以评估标定结果的准确性 showReprojectionErrors(params); % 输出标定结果 disp(params.IntrinsicMatrix); disp(params.RadialDistortion); disp(params.TangentialDistortion); disp(params.RotationMatrices); disp(params.TranslationVectors); % 保存相机内外参数为.mat文件 save('camera_params.mat', 'params'); 修改代码使之可以识别showExtractionErrors()函数

最新推荐

recommend-type

Java开发案例-springboot-66-自定义starter-源代码+文档.rar

Java开发案例-springboot-66-自定义starter-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-66-自定义starter-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-66-自定义starter-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-66-自定义starter-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-66-自定义starter-源代码+文档.rar Java开发案例-springboot-66-自定义starter-源代码+文档.rar
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

已知自动控制原理中通过更高的频率特征来评估切割频率和库存——相位稳定。确定封闭系统的稳定性。求Wcp 和ψ已知W(p)=30•(0.1p+1)•(12.5p+1)/p•(10p+1)•(0.2p+1)•(p+1)

根据相位稳定的定义,我们需要找到一个频率 Wcp,使得相位满足 -ψ = -180°,即 ψ = 180°。此时系统的相位裕度为 0°,系统处于边缘稳定状态。 首先,我们需要将 W(p) 表示成极点和零点的形式。将分母和分子分别因式分解,得到: W(p) = 30 • (0.1p+1) • (12.5p+1) / [p • (10p+1) • (0.2p+1) • (p+1)] = 375p/(p+1) - 3750/(10p+1) + 750p/(0.2p+1) - 3750p/(10p+1) + 150p/(p+1) + 30 因此,系统的极点为 -1、-0.1、-0.2、
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。