col for row in vec for col in

时间: 2024-05-13 08:19:15 浏览: 64
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star3星 · 编辑精心推荐
这是一个Python中的列表解析（List comprehension）语法，可以用来快速生成一个二维列表。这句代码的意思是：对于vec中的每一个元素row，遍历row中的每一个元素col，将二维列表中的每一个元素设为col。换句话说，这个语法可以将一个二维的列表展开成为一个一维的列表。例如： ``` vec = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] result = [col for row in vec for col in row] print(result) ``` 输出： ``` [1, 2, 3, 4, 5, 6] ```
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已知 vec = [[1，2]，[3，4]]，则表达式[col for row in vec for col in row]的值为

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已知 x=[3,5,3,7]，那么表达式 [xindex()foriin xifi=-3] 的值为为什么？解释一下为什么？2、已知 vec =[[1,2],[3,4]]，则表达式[col for row in vec for col in row] 的值为，解释一下为什么

2. 表达式 [col for row in vec for col in row] 的值为 [1, 2, 3, 4]。这是因为这个列表推导式中有两个 for 循环，第一个循环遍历 vec 中的每个子列表，第二个循环遍历每个子列表中的元素，将它们依次添加到新列表...
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解释这段代码： Mat dst1 = Mat::zeros(markers.size(), CV_8UC3); int index = 0; for (int row = 0; row < markers.rows; row++) { for (int col = 0; col < markers.cols; col++) { index = markers.at<int>(row, col); if (index > 0 && index <= contours.size()) { dst1.at<Vec3b>(row, col) = colors[index - 1]; } else { dst1.at<Vec3b>(row, col) = Vec3b(0, 0, 0); } } }

) { dst1.at<Vec3b>(row, col) = colors[index - 1]; } } } 这段代码实现了一个 markers 矩阵到 dst1 图像的转换，其中 markers 包含了像素的聚类信息，每个像素所属的聚类用一个整数来表示。颜色信息在 colors ...

解释这行代码 dst1.at<Vec3b>(row, col) = Vec3b(0, 0, 0);

这行代码是用来将目标图像(dst1)中指定位置(row, col)的像素值修改为黑色(0, 0, 0)的。其中Vec3b是OpenCV库中定义的一个数据类型，表示一个三通道像素值(BGR)。利用该函数可以进行图像处理和修改。

这段代码输出控制台类名和X Y坐标=int i = 0; for (int row = 0; row < INPUT_H; ++row) { for (int col = 0; col < INPUT_W; ++col) { trt->data[i] = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] / 255.0; trt->data[i + INPUT_H * INPUT_W] = img.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] / 255.0; trt->data[i + 2 * INPUT_H * INPUT_W] = img.at<cv::Vec3b>(row, col) [2] / 255.0; ++i; } }

具体来说，对于 (row, col) 这个像素，其在 trt->data 数组中的下标为 i，i + INPUT_H * INPUT_W，i + 2 * INPUT_H * INPUT_W，分别对应 RGB 三个通道。这样，经过遍历所有像素后，trt->data 数组中存储的就是输入...

解释一下这个代码 if (imagePath.at<Vec3b>(row, col)[2] > 0 && imagePath.at<Vec3b>(row, col - 1)[2] == 0) { startBlock[counterBlock] = col; } else { if (imagePath.at<Vec3b>(row, col)[2] == 0 && imagePath.at<Vec3b>(row, col - 1)[2] > 0) { endBlock[counterBlock++] = col; if (counterBlock >= end(endBlock) - begin(endBlock)) break; } }

首先，imagePath是一个图像的路径，row和col代表图像中的行和列。 代码中的if条件判断语句首先检查当前像素的红色通道值是否大于0，并且它的左侧像素的红色通道值是否等于0。如果满足这两个条件，表示当前...

if interpolate_response == 3 error('Invalid parameter value for interpolate_response'); elseif interpolate_response == 4 [disp_row, disp_col, sind] = resp_newton(response, responsef_padded, newton_iterations, ky, kx, use_sz); else [row, col, sind] = ind2sub(size(response), find(response == max(response(:)), 1)); %ind2sub-将线性索引转换为下标 disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2); disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2); end %% calculate translation switch interpolate_response case 0 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 1 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 2 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * scaleFactors(sind)); case 3 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 4 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); end代码详解

其他情况下，会计算出response中最大值所对应的位置，并通过disp_row和disp_col计算出位移。最后，根据不同的interpolate_response值，计算出translation_vec，即目标物体的位移向量。需要注意的是，scaleFactors是...

[row, col] = find(response == max(response(:)), 1); %用于计算原始矩阵的每个元素在插值矩阵中的位置偏移量 disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2); disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2); switch interpolate_response case 0 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor); case 1 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * currentScaleFactor); case 2 translation_vec = [disp_row, disp_col]; end详解

translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor); case 1 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * currentScaleFactor); case 2 translation_vec = [disp_row, ...

pub fn label_hits(&mut self) { let mut current_label = 1; let ohits = self.hits.clone(); for i in 0..self.hits.len() { let hit = self.hits[i]; if hit.label == 0 { let subset: Vec<&Hit> = ohits .iter() .filter(|o| { ((hit.toa - o.toa).abs() < 1_000_000) // 1 us is really long for this. && (o.label == 0) && (hit.col as i16 - o.col as i16).abs() < 15 && (hit.row as i16 - o.row as i16).abs() < 15 }) .collect(); let mut active = vec![&hit]; let mut checked = vec![]; while !active.is_empty() { if let Some(check) = active.pop() { for prox in subset.iter().filter(|h| h.is_proximal(check)) { if !(checked.contains(prox) || active.contains(prox)) { active.push(prox); } } self.hits[check.index as usize].label = current_label; checked.push(check); } } current_label += 1; } } self.clusters = (current_label - 1) as usize; }

- (hit.col as i16 - o.col as i16).abs() 判断 hit.col 和 o.col 之间的差值的绝对值是否小于 15。 - (hit.row as i16 - o.row as i16).abs() 判断 hit.row 和 o.row 之间的差值的绝对值是否小于 15。 ...

for(int i=0;i<row;i++) { for(int j=0;j<col;j++) { out.at<float>(i,j) = lime::compare(src.at<cv::Vec3f>(i,j)[0], 输出对这段代码进行NEON加速处理后的代码 src.at<cv::Vec3f>(i,j)[1], src.at<cv::Vec3f>(i,j)[2]);

i<row;i++) { for(j=0;j<col-3;j+=4) { src0 = vld1q_f32(&src.at<cv::Vec3f>(i,j)[0]); src1 = vld1q_f32(&src.at<cv::Vec3f>(i,j)[1]); src2 = vld1q_f32(&src.at<cv::Vec3f>(i,j)[2]); out0 = lime::...

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在 MATLAB 中，vec 可以指代向量（vector）的意思。向量是一种特殊的矩阵，只有一列。在 MATLAB 中，可以使用一维数组或者列向量来表示向量。例如，下面的代码创建了...col_vec = row_vec.'; col_vec = row_vec';

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