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 22:41:44 浏览: 125
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。
相关问题

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。
阅读全文

相关推荐

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?

import cv2 import numpy as np #读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('men4.jpg') img2 = cv2.imread('men3.jpg') #将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) #使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) #选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) #获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) #使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) #对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) #将第二张图像拼接到全景图中 result[0:img2.shape[0], img1.shape[1]:img1.shape[1] + img2.shape[1]] = img2 #输出全景图 cv2.namedWindow("result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进这段代码,使其能够输出匹配连线图

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

大家在看

recommend-type

RK eMMC Support List

RK eMMC Support List
recommend-type

UD18415B_海康威视信息发布终端_快速入门指南_V1.1_20200302.pdf

仅供学习方便使用,海康威视信息发布盒配置教程
recommend-type

qt mpi程序设计

qt中使用mpi进行程序设计,以pi的计算来讲解如何使用mpi进行并行程序开发
recommend-type

考研计算机408历年真题及答案pdf汇总来了 计算机考研 计算机408考研 计算机历年真题+解析09-23年

408计算机学科专业基础综合考研历年真题试卷与参考答案 真的很全!2009-2023计算机408历年真题及答案解析汇总(pdf 2009-2023计算机考研408历年真题pdf电子版及解析 2023考研408计算机真题全解 专业408历年算题大全(2009~2023年) 考研计算机408历年真题及答案pdf汇总来了 计算机考研 计算机408考研 计算机历年真题+解析09-23年 408计算机学科专业基础综合考研历年真题试卷与参考答案 真的很全!2009-2023计算机408历年真题及答案解析汇总(pdf 2009-2023计算机考研408历年真题pdf电子版及解析 2023考研408计算机真题全解 专业408历年算题大全(2009~2023年) 考研计算机408历年真题及答案pdf汇总来了 计算机考研 计算机408考研 计算机历年真题+解析09-23年 408计算机学科专业基础综合考研历年真题试卷与参考答案 真的很全!2009-2023计算机408历年真题及答案解析汇总(pdf 2009-2023计算机考研408历年真题pdf电子版及解析 2023考研408计算机真题全解 专业4
recommend-type

应用手册 - SoftMove.pdf

ABB机器人的SoftMove手册,本手册是中文版,中文版,中文版,重要的事情说三遍,ABB原版手册是英文的,而这个手册是中文的。

最新推荐

recommend-type

基于STM32单片机的激光雕刻机控制系统设计-含详细步骤和代码

内容概要:本文详细介绍了基于STM32单片机的激光雕刻机控制系统的设计。系统包括硬件设计、软件设计和机械结构设计,主要功能有可调节激光功率大小、改变雕刻速率、手动定位、精确雕刻及切割。硬件部分包括STM32最小系统、步进电机驱动模块、激光发生器控制电路、人机交互电路和串口通信电路。软件部分涉及STM32CubeMX配置、G代码解析、步进电机控制、激光功率调节和手动定位功能的实现。 适合人群:对嵌入式系统和激光雕刻机感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标:① 适用于需要高精度激光雕刻的应用场合;② 为开发类似的激光雕刻控制系统提供设计参考。 阅读建议:本文提供了详细的硬件和软件设计方案,读者应结合实际应用场景进行理解,重点关注电路设计和代码实现。
recommend-type

白色简洁风格的前端网站模板下载.zip

白色简洁风格的前端网站模板下载.zip
recommend-type

WildFly 8.x中Apache Camel结合REST和Swagger的演示

资源摘要信息:"CamelEE7RestSwagger:Camel on EE 7 with REST and Swagger Demo" 在深入分析这个资源之前,我们需要先了解几个关键的技术组件,它们是Apache Camel、WildFly、Java DSL、REST服务和Swagger。下面是这些知识点的详细解析: 1. Apache Camel框架: Apache Camel是一个开源的集成框架,它允许开发者采用企业集成模式(Enterprise Integration Patterns,EIP)来实现不同的系统、应用程序和语言之间的无缝集成。Camel基于路由和转换机制,提供了各种组件以支持不同类型的传输和协议,包括HTTP、JMS、TCP/IP等。 2. WildFly应用服务器: WildFly(以前称为JBoss AS)是一款开源的Java应用服务器,由Red Hat开发。它支持最新的Java EE(企业版Java)规范,是Java企业应用开发中的关键组件之一。WildFly提供了一个全面的Java EE平台,用于部署和管理企业级应用程序。 3. Java DSL(领域特定语言): Java DSL是一种专门针对特定领域设计的语言,它是用Java编写的小型语言,可以在Camel中用来定义路由规则。DSL可以提供更简单、更直观的语法来表达复杂的集成逻辑,它使开发者能够以一种更接近业务逻辑的方式来编写集成代码。 4. REST服务: REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,用于网络上客户端和服务器之间的通信。在RESTful架构中,网络上的每个资源都被唯一标识,并且可以使用标准的HTTP方法(如GET、POST、PUT、DELETE等)进行操作。RESTful服务因其轻量级、易于理解和使用的特性,已经成为Web服务设计的主流风格。 5. Swagger: Swagger是一个开源的框架,它提供了一种标准的方式来设计、构建、记录和使用RESTful Web服务。Swagger允许开发者描述API的结构,这样就可以自动生成文档、客户端库和服务器存根。通过Swagger,可以清晰地了解API提供的功能和如何使用这些API,从而提高API的可用性和开发效率。 结合以上知识点,CamelEE7RestSwagger这个资源演示了如何在WildFly应用服务器上使用Apache Camel创建RESTful服务,并通过Swagger来记录和展示API信息。整个过程涉及以下几个技术步骤: - 首先,需要在WildFly上设置和配置Camel环境,确保Camel能够运行并且可以作为路由引擎来使用。 - 其次,通过Java DSL编写Camel路由,定义如何处理来自客户端的HTTP请求,并根据请求的不同执行相应的业务逻辑。 - 接下来,使用Swagger来记录和描述创建的REST API。这包括定义API的路径、支持的操作、请求参数和响应格式等。 - 最后,通过Swagger提供的工具生成API文档和客户端代码,以及服务器端的存根代码,从而使得开发者可以更加便捷地理解和使用这些RESTful服务。 这个资源的实践演示对于想要学习如何在Java EE平台上使用Camel集成框架,并且希望提供和记录REST服务的开发者来说是非常有价值的。通过这种方式,开发者可以更加快速和简单地创建和管理Web服务,同时也增强了API的可访问性和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通

![【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通](https://docs.lammps.org/_images/lammps-gui-main.png) # 摘要 声子晶体作为一种具有周期性结构的材料,在声学隐身、微波和红外领域具有广泛的应用潜力。本文从基础理论出发,深入探讨了声子晶体的概念、物理模型和声子带结构的理论解析,同时介绍了声子晶体的数值模拟方法,包括有限元方法(FEM)、离散元方法(DEM)和分子动力学(MD)。本文还提供了一套完整的声子晶体模拟实践指南,涵盖了模拟前的准备工作、详细的模拟步骤以及结果验证和案例分析。此外,文章探讨了声子晶体模拟的高级技巧和拓展
recommend-type

2024-07-27怎么用python转换成农历日期

在Python中,可以使用`lunarcalendar`库来将公历日期转换为农历日期。首先,你需要安装这个库,可以通过pip命令进行安装: ```bash pip install lunarcalendar ``` 安装完成后,你可以使用以下代码将公历日期转换为农历日期: ```python from lunarcalendar import Converter, Solar, Lunar, DateNotExist # 创建一个公历日期对象 solar_date = Solar(2024, 7, 27) # 将公历日期转换为农历日期 try: lunar_date = Co
recommend-type

FDFS客户端Python库1.2.6版本发布

资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括文件存储、文件同步、文件访问等,适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,保证系统的高可用性和扩展性。 FastDFS 架构包含两个主要的角色:Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度,它接受客户端的请求,为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储,一个 Storage Server 中可以有多个存储路径,文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合,可以完成文件上传、下载、删除等操作。 Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议,提供了文件上传、下载、删除、查询等接口,使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。 针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master,这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”,我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。 由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关,没有提供其它具体的信息,因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”,这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解,而非基于具体文件内容的分析。 根据标签“fdfs”,我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节,例如: - FastDFS 的分布式架构设计 - 文件上传下载机制 - 文件同步机制 - 元数据管理 - Tracker Server 的工作原理 - Storage Server 的工作原理 - 容错和数据恢复机制 - 系统的扩展性和弹性伸缩 在实际使用中,开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互,利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能,从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求,选择合适的 FastDFS 版本,并根据官方文档进行安装、配置及优化,确保系统稳定运行。 总的来说,fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁,它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中,发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

传感器集成全攻略:ICM-42688-P运动设备应用详解

![传感器集成全攻略:ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元,广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格,然后深入探讨了其编程基础,包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着,本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用,并且探讨了高级功能开发,
recommend-type

matlab 中实现 astar

在MATLAB中,A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格,特别是当有大量潜在解决方案时,比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法: 1. **数据结构准备**: - 创建一个二维数组表示地图,其中0代表可以通行的节点,其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列(通常使用`prioritiesqueue`)来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**: - 设定起始节点(start),目标节点(goal),以及每个节点的初始g值(从起点到该点的实际代价)和f值(g值加上估计的h值,即启发函数)。 3.