vector<Matrix4f> Transforms;翻译成Qt

这是一个C++代码片段，其中`vector`是一个动态数组，`Matrix4f`是一个4x4的矩阵类型。

在Qt中，我们可以使用`QVector`代替`vector`，并且使用`QMatrix4x4`代替`Matrix4f`，代码如下：

QVector<QMatrix4x4> Transforms;

相关问题

transforms

transforms是PyTorch中的一个模块，主要用于对图像进行变换操作。在torchvision中，transforms提供了各种各样的变换方法，可以用于数据的预处理和增强。通过transforms模块，可以方便地对图片进行缩放、裁剪、翻转、旋转等操作。

这些变换方法可以通过transforms类中的函数进行调用，例如ToTensor()、Normalize()、Resize()、Compose()等。其中，ToTensor()函数用于将PIL Image或者numpy.ndarray类型的图片对象转换为tensor类型；Normalize()函数用于对图像像素进行归一化计算；Resize()函数用于重新设置PIL Image的大小；Compose()函数则可以将多个transforms类型参数组合起来，以便一次性进行多个变换操作。

使用transforms可以方便地对图像进行预处理和增强，使得图像数据更适合用于深度学习任务。通过transforms模块，可以灵活地应用各种变换方法，满足不同任务的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch深度学习入门笔记（五）Transforms的使用](https://blog.csdn.net/qq_44447544/article/details/122448257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\sxq\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 129, in <module> applycc(img_tensor, torchvision.transforms.RandomErasing(p=0.9, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value='random'),"zg10_") File "C:\Users\sxq\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 74, in applycc X = torchvision.transforms.ToPILImage(mode='RGB')(image) File "C:\Users\sxq\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py", line 226, in __call__ return F.to_pil_image(pic, self.mode) File "C:\Users\sxq\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torchvision\transforms\functional.py", line 306, in to_pil_image raise ValueError(f"Incorrect mode ({mode}) supplied for input type {np.dtype}. Should be {expected_mode}") ValueError: Incorrect mode (RGB) supplied for input type <class 'numpy.dtype'>. Should be L

这个错误提示是在 Python 的一个程序中出现的，根据错误信息可以看出是在进行图像处理的时候出现了问题，具体是因为在使用 ToPILImage 转换图像时，传入的图像类型有误，导致转换失败。应该检查代码中图像处理部分的实现，确认传入的图像类型是否正确，并进行相应的调整。另外，也可以查看 ToPILImage 函数的文档，确认传入的图像类型应该是什么。