expand-region
时间: 2023-10-10 20:07:11 浏览: 46
Expand-region 是一个 Emacs 插件,它可以根据当前光标所在位置的语法结构自动扩展选区范围。比如,如果光标在一个单词上,则选区会扩展到整个单词;如果光标在一行代码上,则选区会扩展到整行代码;如果光标在一个括号上,则选区会扩展到整个括号内的内容。该插件可以大大提高编辑效率,特别是在编写代码时。
相关问题
请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }
这段代码是一个函数,函数名为ComputeActiveCropRegion,它接收一个整数frame_number作为参数,并返回一个Rect<float>类型的对象active_crop_region_。该函数的目的是计算当前帧的裁剪区域,并将其存储在active_crop_region_中,以便后续使用。
函数的实现过程如下:
首先,函数定义了一个常量min_crop_size,它表示最小的裁剪尺寸,即当裁剪区域的宽度或高度小于等于该值时,裁剪区域将不再缩小。然后,函数根据region_of_interest_的宽度和高度计算出新的裁剪区域的宽度和高度,这里使用了std::clamp函数将宽度和高度限制在[min_crop_size, 1.0f]的范围内。
接着,函数计算出目标宽高比target_aspect_ratio,该值是根据输入图像的尺寸和目标宽高比计算而来的。然后,函数根据新的裁剪区域的宽度和高度以及目标宽高比,计算出新的裁剪区域的左上角坐标和宽高。
最后,函数使用IIR滤波器将新的裁剪区域的左上角坐标和宽高与之前计算得到的active_crop_region_进行平滑处理,并将结果存储在active_crop_region_中。同时,函数还更新了timestamp_的值,用于计算IIR滤波器的时间间隔。
如果开启了VLOG(即日志调试),函数还会输出region_of_interest_、new_crop_region和active_crop_region_等信息。
总的来说,该函数的作用是计算当前帧的裁剪区域并将其平滑处理,以便后续使用。
修正以下代码:def dbscan(SP, DP, r, minPoints): for i in range(len(SP)): neighbor = region_query(DP, SP, i, r) labels = expand_cluster(i, DP, neighbor, minPoints) return labels def region_query(DP, SP, point, r): distances = [] neighbor = [] a, b = SP[point][0], SP[point][1] for i in range(times): x = DP[i][0] y = DP[i][1] distances.append(((x - a) ** 2 + (y - b) ** 2)) for i in distances: if i <= r ** 2: neighbor.append(distances.index(i)) return neighbor def expand_cluster(SPindex, DP, neighbor, minPoints): set = [] while len(set) < minPoints: for i in range(neighbor): set.append([SPindex, DP[i]]) return set DP = [(1, 2), (2, 2), (2, 3), (8, 7), (8, 8), (25, 80)] # 供应点坐标 SP = [[3, 4], [0, 0], [6, 8]] # 设定半径和最小样本点数量 times = len(DP) radius = 3.0 min_points = 2 labels = dbscan(SP, radius, min_points, DP)
修正后的代码如下:
```python
def dbscan(SP, DP, r, minPoints):
labels = [-1] * len(DP)
for i in range(len(SP)):
neighbor = region_query(DP, SP, i, r)
labels = expand_cluster(i, DP, neighbor, minPoints, labels)
return labels
def region_query(DP, SP, point, r):
distances = []
neighbor = []
a, b = SP[point][0], SP[point][1]
for i in range(len(DP)):
x = DP[i][0]
y = DP[i][1]
distances.append(((x - a) ** 2 + (y - b) ** 2))
for i in range(len(distances)):
if distances[i] <= r ** 2:
neighbor.append(i)
return neighbor
def expand_cluster(SPindex, DP, neighbor, minPoints, labels):
if labels[SPindex] != -1:
return labels
labels[SPindex] = 0
cluster = [SPindex]
i = 0
while i < len(cluster):
point = cluster[i]
if len(neighbor[point]) >= minPoints:
for p in neighbor[point]:
if labels[p] == -1:
labels[p] = 0
cluster.append(p)
i += 1
return labels
DP = [(1, 2), (2, 2), (2, 3), (8, 7), (8, 8), (25, 80)]
# 供应点坐标
SP = [[3, 4], [0, 0], [6, 8]]
# 设定半径和最小样本点数量
radius = 3.0
min_points = 2
labels = dbscan(SP, DP, radius, min_points)
print(labels)
```
在修正后的代码中,主要进行了以下修改:
1. 在 `expand_cluster` 函数中,添加了对已经属于某个簇的点的判断,避免重复处理。
2. 在 `expand_cluster` 函数中,修改了簇的扩展方式,使用了一个 `cluster` 列表来记录当前簇中的点,并且通过迭代的方式将相邻的点加入簇中。
3. 在 `dbscan` 函数中,修正了参数传递的错误,将原来的参数顺序调整正确。
最后,我们通过打印 `labels` 变量来输出聚类结果。
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