def evaluate_bezier(points, total): bezier = get_bezier_curve(points) new_points = np.array([bezier(t) for t in np.linspace(0, 1, total)]) return new_points[:, 0], new_points[:, 1]

这是一个 Python 函数，用于计算贝塞尔曲线上的点。函数的输入参数有两个：points 和 total。其中，points 是一个二维数组，表示贝塞尔曲线上的控制点坐标；total 是一个整数，表示需要计算的贝塞尔曲线上的点的总数。

该函数的主要功能是通过 get_bezier_curve 函数获取贝塞尔曲线的方程，然后使用 numpy 库中的 linspace 函数生成一组均匀分布在 [0, 1] 区间内的 t 值，通过调用贝塞尔曲线方程，计算出对应的 x, y 坐标，并存储在一个新的二维数组 new_points 中，最后返回 new_points 数组中的第一列和第二列，即贝塞尔曲线上的 x, y 坐标。

相关问题

def comb(n, k): return factorial(n) // (factorial(k) * factorial(n-k)) def get_bezier_curve(points): n = len(points) - 1 return lambda t: sum(comb(n, i)*ti * (1-t)(n-i)*points[i] for i in range(n+1)) def evaluate_bezier(points, total): bezier = get_bezier_curve(points) new_points = np.array([bezier(t) for t in np.linspace(0, 1, total)]) return new_points[:, 0], new_points将这段代码替换成B样条曲线

好的，这里是使用B样条曲线的代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splev, splprep

def evaluate_bspline(points, total):
    tck, u = splprep(points.T, k=min(3, len(points)-1))
    new_points = splev(np.linspace(0, 1, total), tck)
    return new_points[0], new_points[1]

这段代码使用了scipy库中的splprep和splev函数，splprep函数可以根据给定的控制点生成B样条曲线的参数，splev函数则可以根据这些参数和指定的参数值计算出B样条曲线上的点。在这个例子中，我们将曲线的阶数k设置为3或者控制点数减1的最小值（这里取2），可以根据需要进行调整。

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

在代码中，我注意到了几个错误：

1. 在导入`input_data`和`model`模块时，代码中没有找到这两个模块的导入语句。
2. `evaluate_one_image`函数中的`image_array`参数未定义。
3. 在`evaluate_images`函数中，`tf.train.Coordinator()`和`tf.train.start_queue_runners()`函数之间缺少了一个空行。
4. 在调用`evaluate_one_image`函数时，传递的参数应该是`(image_array, index)`而不是`(image_array, index)`。

以下是修改后的代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter

num_threads = 4

def evaluate_one_image(image_array, index):
    workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx')
    worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')
    with tf.Graph().as_default():
        BATCH_SIZE = 1
        N_CLASSES = 4
        image = tf.cast(image_array, tf.float32) 
        image = tf.image.per_image_standardization(image)
        image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
        logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
        logit = tf.nn.softmax(logit)
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3])
        logs_train_dir = 'log/'
        saver = tf.train.Saver()
        with tf.Session() as sess:
            print("从指定路径中加载模型...")
            ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir)
            if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
                global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
                saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
                print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step)
            else:
                print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！')
            prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})
            max_index = np.argmax(prediction)
    workbook.close() 

def evaluate_images(test_img):
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for index, img in enumerate(test_img):
        image = Image.open(img)
        image = image.resize([208, 208])
        image_array = np.array(image)
        tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start()

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

if __name__ == '__main__':
    test_dir = 'data/test/'
    import glob
    import xlwt
    test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
    evaluate_images(test_img)

请注意，我只修复了我在代码中发现的错误，并没有对其他部分进行修改。如果还有其他错误或问题，请提供更多信息，以便我能够更好地帮助你。