for (auto it : m_pts) { for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) { for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } }这个函数将点集遍历,但我只想让我点下的点设为白色,该如何修改

时间: 2024-03-28 19:41:44 浏览: 15
如果你只想让点集中的点设为白色,可以使用以下代码: ```c++ for (auto it : m_pts) { ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; } ``` 这将只在每个点的位置上将像素设置为白色。如果你想要将每个点周围的 4x4 区域都设置为白色,可以使用以下代码: ```c++ for (auto it : m_pts) { for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) { for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) { if (nRow >= 0 && nRow < ImgBin.rows && nCol >= 0 && nCol < ImgBin.cols) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } } } ``` 这将在每个点的周围 4x4 区域内将像素设置为白色。需要注意的是,如果点集中的某个点位于图像边界上,那么周围的某些像素可能不在图像范围内,因此需要添加判断语句来避免访问越界。
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for (auto it : m_pts) { qDebug() << QStringLiteral("it:") << it ; for (int nRow = 0; nRow < it.x(); nRow++) { qDebug() << QStringLiteral("nRow:") << nRow << QStringLiteral("it.y():") <<it.y() ; for (int nCol = 0; nCol < it.y(); nCol++) { qDebug() << QStringLiteral("nCol:") << nCol << QStringLiteral("it.x():") << it.x(); ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; } } }这段代码有点问题,nRow和nCOl没有意义,该如何修改

根据代码的意图,似乎是想在一个二维图像上将一些像素点设置为白色(255)。但是这段代码实现的方式有些问题,因为在内层循环中,每次都是将同一个像素点设置为白色,而不是将不同的像素点设置为白色。 可以将代码改写为: ```c++ for (auto it : m_pts) { qDebug() << QStringLiteral("it:") << it; for (int nRow = 0; nRow < it.x(); nRow++) { qDebug() << QStringLiteral("nRow:") << nRow << QStringLiteral("it.y():") << it.y(); for (int nCol = 0; nCol < it.y(); nCol++) { qDebug() << QStringLiteral("nCol:") << nCol << QStringLiteral("it.x():") << it.x(); ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } } ``` 这样修改后,每次内层循环都会将不同的像素点设置为白色。

在qgraphicsview中用此函数遍历多个点集for (auto it : m_pts) { /*int rect_x = it.x() - RECT_SIZE/4 ; int rect_y = it.y() - RECT_SIZE /4; cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE); rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows); for (int nRow = rect_y - rect.height; nRow < rect_y + rect.height; nRow++) { for (int nCol = rect_x - rect.width; nCol < rect_x + rect.width; nCol++) {*/ ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; }在超出图片的地方会进入断点

根据您提供的代码,可能是由于循环中的 rect 超出了图像的范围,导致在超出图片的地方进入了断点。 您可以在循环前加入判断,确保 rect 不会超出图像的范围。例如: ```cpp for (auto it : m_pts) { int rect_x = it.x() - RECT_SIZE / 4; int rect_y = it.y() - RECT_SIZE / 4; cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE); rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows); for (int nRow = rect.y; nRow < rect.y + rect.height; nRow++) { for (int nCol = rect.x; nCol < rect.x + rect.width; nCol++) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } } ``` 这里,使用 `cv::Rect` 的 `&` 运算符来确保 `rect` 不会超出图像的范围。同时,在循环中使用 `rect.x` 和 `rect.y` 作为起始值,确保不会越界。

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for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

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import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

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