解释代码：img.shape[::-1]

时间: 2024-06-04 08:11:53 浏览: 99
JPG

图片格式代码

这行代码是针对Python中的Numpy数组对象img的shape属性进行操作的。shape属性返回一个元组，其中包含数组的维度信息。例如，如果img是一个二维数组，那么img.shape将返回一个形如（rows, cols）的元组，其中rows表示行数，cols表示列数。 在这行代码中，[::-1]是一个扩展分片操作符，用于翻转元组中的元素顺序。因此，img.shape[::-1]将返回一个新的元组，其中含有原来的元组中的元素，但是它们的顺序被翻转了。例如，如果img是一个形如（rows, cols）的元组，那么img.shape[::-1]将返回一个形如（cols, rows）的新元组。
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请解释一下代码 def cat_list(images, fill_value=0): max_size = tuple(max(s) for s in zip(*[img.shape for img in images])) batch_shape = (len(images),) + max_size batched_imgs = images[0].new(*batch_shape).fill_(fill_value) for img, pad_img in zip(images, batched_imgs): pad_img[..., :img.shape[-2], :img.shape[-1]].copy_(img) return batched_imgs

这里使用了切片操作[..., :img.shape[-2], :img.shape[-1]]来确保每个图像在批次图像中正确的位置。 最后，函数返回拼接后的批次图像数组batched_imgs。 这段代码的作用是方便地将多个不同大小的图像合并为一...

for filename in calib_files: img = self.imread(filename) if img is None: raise FileNotFoundError(filename, "没有发现!") if len(img.shape) == 2: gray = img else: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if self.img_size is None: self.img_size = gray.shape[::-1] else: assert gray.shape[::-1] == self.img_size

1. 调用self.imread函数读取文件，并将结果赋值给img变量。 2. 如果img为空，即读取文件失败，则抛出FileNotFoundError异常。 3. 如果img是二维的（即灰度图像），则将其赋值给gray变量。 4. 如果img是三维的（即...

def median_filter(img, kernel_size): """中值滤波器""" kernel_half = kernel_size // 2 img_median = np.zeros_like(img) # 构建移动窗口 shape = (img.shape[0] - kernel_size + 1, img.shape[1] - kernel_size + 1, kernel_size, kernel_size) strides = (img.strides[0], img.strides[1], img.strides[0], img.strides[1]) windows = np.lib.stride_tricks.as_strided(img, shape=shape, strides=strides) # 对每个窗口进行中值滤波 medians = np.median(windows, axis=(2,3)) # 将中值赋值给输出图像 img_median[kernel_half:img.shape[0] - kernel_half, kernel_half:img.shape[1] - kernel_half] = medians return img_median优化一下

img.shape[1] - kernel_size + 1, kernel_size, kernel_size) strides = (img.strides[0], img.strides[1], img.strides[0], img.strides[1]) windows = np.lib.stride_tricks.as_strided(img, shape=shape...

讲解一下这段代码： def extract_img(location, img, contour=None): x, y, w, h = location # 只提取轮廓内的字符 if contour is None: extracted_img = img[y:y + h, x:x + w] else: mask = np.zeros(img.shape, np.uint8) cv2.drawContours(mask, [contour], -1, 255, cv2.FILLED) img_after_masked = cv2.bitwise_and(mask, img) extracted_img = img_after_masked[y:y + h, x:x + w] # 将提取出的img归一化成IMG_SIZE*IMG_SIZE大小的二值图 black = np.zeros((IMG_SIZE, IMG_SIZE), np.uint8) if (w > h): res = cv2.resize(extracted_img, (IMG_SIZE, (int)(h * IMG_SIZE / w)), interpolation=cv2.INTER_AREA) d = int(abs(res.shape[0] - res.shape[1]) / 2) black[d:res.shape[0] + d, 0:res.shape[1]] = res else: res = cv2.resize(extracted_img, ((int)(w * IMG_SIZE / h), IMG_SIZE), interpolation=cv2.INTER_AREA) d = int(abs(res.shape[0] - res.shape[1]) / 2) black[0:res.shape[0], d:res.shape[1] + d] = res extracted_img = skeletonize(black) extracted_img = np.logical_not(extracted_img) return extracted_img

1. 函数extract_img接受参数location、img和contour，其中location是一个包含了字符位置信息的元组（x，y，w，h），img是原始图像，contour是可选参数，表示字符的轮廓。 2. 根据传入的轮廓信息，提取...

mix_img[:, :img1.shape[1], :img1.shape[2]] = img1.astype( float32 ) * lam

具体来说，mix_img的前img1.shape[1]列像素、前img1.shape[2]行像素和所有通道的像素构成了一个与img1大小相同的子图像，这个子图像的像素值被赋值为img1像素值乘以lam后的结果。其中，astype(float32)是为了将img1...

warpimg[0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1] ] = res

img1.shape[0] 和 img1.shape[1] 分别表示 img1 图像的行数和列数，因此切片操作 [0:img1.shape[0], 0:img1.shape[1]] 表示选择从 (0, 0) 到 (img1.shape[0]-1, img1.shape[1]-1) 的区域。 通过将 res...

解释代码：class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, dir_path): self.dir_path = dir_path self.images = get_images(dir_path) def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): img_path = self.images[idx] img = torch.from_numpy(cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)).float() # 将numpy -> byteTensor -> floatTensor return img.reshape(1, img.shape[0], img.shape[1])

- return img.reshape(1, img.shape[0], img.shape[1])：返回形状为(1, H, W)的Tensor，其中H和W分别表示图片的高度和宽度。这里使用.reshape()函数将Tensor的形状调整为指定的形状。 通过创建ImageDataset...

解释如下代码：def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

函数的输入参数包括：img1，kp1，img2，kp2，matches，以及连接线的颜色(color)。 函数首先根据输入的两张图片的大小创建一个新的图像，用于在其中绘制匹配关键点。然后将输入的两张图片分别放置在新图像的左侧和...

解释代码：class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, dir_path): self.dir_path = dir_path self.images = get_images(dir_path) def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): img_path = self.images[idx] img = torch.from_numpy(cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)).float() # 将numpy -> byteTensor -> floatTensor return img.reshape(1, img.shape[0], img.shape[1]) #返回（1，H，W）的Tensor

这段代码定义了一个自定义的数据集类 ImageDataset，用于加载图像数据集。 在类的构造函数中，接收一个参数 dir_path，表示图像数据集所在的目录路径。在构造函数内部，调用 get_images 函数获取该目录下所有图像...

from turtle import* class Sprite(Pen): def init(self,animation = []): Pen.init(self) self.penup() self.animation = animation for img in self.animation: register_shape(img) self.frame = 0 self.animate() def animate(self): self.shape(self.animation[self.frame]) self.frame += 1 if self.frame == len(self.animation): self.frame = 0 ontimer(self.animate,500)

register_shape(img) self.frame = 0 self.animate() def animate(self): self.shape(self.animation[self.frame]) self.frame += 1 if self.frame == len(self.animation): self.frame = 0 ontimer(self....

from turtle import* class Sprite(Pen): def __init__(self,animation = []): Pen.__init__(self) self.penup() self.animation = animation for img in self.animation: register_shape(img) self.frame = 0 self.animate() def animate(self): self.shape(self.animation[self.frame]) self.frame += 1 if self.frame == len(self.animation): self.frame = 0 ontimer(self.animate,500)

在 animate 函数中，使用 shape 函数将当前帧的图片设置为 Sprite 的形状，并且将 frame 加 1。如果 frame 已经达到动画的最后一帧，则将 frame 重置为 0。最后调用 ontimer 函数，每 500 毫秒调用一次 animate 函数...

结合以下代码 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N'，num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

这段代码是一个综合示例，使用OpenMV进行图像处理，并通过UART将数据发送给Arduino。在这段代码中，你已经定义了一个结构体类型OpenmvDataStruct，并创建了一个结构体变量data来存储数据。 在最后的部分，你...

代码解释 # Warmup if device.type != 'cpu' and (old_img_b != img.shape[0] or old_img_h != img.shape[2] or old_img_w != img.shape[3]): old_img_b = img.shape[0] old_img_h = img.shape[2] old_img_w = img.shape[3] for i in range(3): model(img, augment=opt.augment)[0]

这段代码主要是为了在GPU上进行模型预热（warmup）以提高模型的性能。在深度学习模型推理过程中，如果第一次进行推理，会涉及到一些初始化操作，从而导致第一次推理的时间比较长。为了避免这种情况，可以在推理之前...

结合以下代码 加入帧开始帧结束 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N'，num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

要在这段代码中加入帧的起始和结束标志，你可以使用与前面提到的示例类似的方法。 在发送数据之前，你可以在帧起始处发送一个特定的起始标志字节，并在数据结尾处发送一个帧结束标志字节。以下是修改后的代码示例：...

程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'，优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] 这样就可以避免出现 AttributeError: 'point_cloud_generator...

解释代码：scale_coords(img.shape[2:], det[:, 6:], im0.shape, kpt_label=4, step=3)

- img.shape[2:]表示img的尺寸，其中img.shape[2]表示宽度，img.shape[3]表示高度。 - det[:, 6:]表示det数组中第7列及之后的元素，即包含检测框和关键点坐标的部分。其中，det是一个二维数组，每一行...

解释一下这段代码，并每一句给出注释：def resize_img(img, max_image_size): if max_image_size == -1: return img, 1.0 # no resize scale = max_image_size / max(img.shape[0], img.shape[1]) w = int(img.shape[1] * scale) h = int(img.shape[0] * scale) img = cv2.resize(img, (w, h)) return img, scale

if max_image_size == -1: # 如果最大图像尺寸为-1 return img, 1.0 # 则返回原图和缩放比例为1 scale = max_image_size / max(img.shape[0], img.shape[1]) # 计算缩放比例，使图像的较长边缩放到最大图像尺寸...

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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩