(transform, _) = cv2.findTransformECC(prev_gray, curr_gray, transform, motion_model, criteria) TypeError: findTransformECC() missing required argument 'inputMask' (pos 6)

时间: 2024-01-30 16:02:19 浏览: 25
这个错误通常是因为你使用的 OpenCV 版本较旧，缺少了一个必需的参数。在旧版本的 `cv2.findTransformECC()` 中，确实缺少了第六个参数 `inputMask`，但在较新的版本中已经添加了这个参数。 要解决这个问题，请尝试更新你的 OpenCV 版本。如果无法更新，则可以尝试更改代码以使用旧版本的 `cv2.findTransformECC()`，并省略 `inputMask` 参数。或者，你可以尝试手动安装最新版本的 OpenCV。下面是一些安装最新版本的 OpenCV 的方法： 使用 pip 安装： ``` pip install opencv-python-headless ``` 使用 Anaconda 安装： ``` conda install -c conda-forge opencv ``` 使用源代码编译安装： ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv mkdir build cd build cmake .. make sudo make install ``` 请注意，编译和安装可能需要一些时间，并且需要安装一些依赖项。
相关问题

对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

这段代码是一个二叉搜索树（BST）转化为双向链表的函数，同时提供了打印BST和遍历双向链表的函数。 - `def convert_to_doubly_linked_list(self):`：定义一个将BST转化为双向链表的函数。 - `if not self.root:`：如果BST为空，则返回None。 - `def convert(root):`：定义一个递归函数，将BST转化为双向链表。 - `if not root.left and not root.right:`：如果该节点没有左右子树，返回一个只包含该节点值的ListNode。 - `if not root.left:`：如果该节点没有左子树，将右子树转化为双向链表，并将节点值作为新的头结点，返回该节点。 - `if not root.right:`：如果该节点没有右子树，将左子树转化为双向链表，并将节点值作为新的尾结点，返回该节点。 - `left_tail = convert(root.left)`：将左子树转化为双向链表，并返回左子树的尾结点。 - `right_head = convert(root.right)`：将右子树转化为双向链表，并返回右子树的头结点。 - `left_head = left_tail`：将左子树的头结点设置为左子树的尾结点。 - `while left_head.prev:`：找到左子树双向链表的头结点。 - `right_tail = right_head`：将右子树的尾结点设置为右子树的头结点。 - `while right_tail.next:`：找到右子树双向链表的尾结点。 - `cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head)`：创建一个新的节点，值为当前节点值，左指针指向左子树双向链表的尾结点，右指针指向右子树双向链表的头结点。 - `left_tail.next = cur_node`：将左子树双向链表的尾结点的右指针指向新节点。 - `right_head.prev = cur_node`：将右子树双向链表的头结点的左指针指向新节点。 - `return left_head`：返回双向链表的头结点。 - `return convert(self.root)`：调用递归函数convert并返回结果。 - `def inorder_traversal(self, root):`：定义一个中序遍历BST的函数。 - `if not root:`：如果该节点为空，则返回。 - `self.inorder_traversal(root.left)`：递归遍历左子树。 - `print(root.val, end=' ')`：输出当前节点的值。 - `self.inorder_traversal(root.right)`：递归遍历右子树。 - `def print_bst(self):`：定义一个打印BST的函数。 - `self.inorder_traversal(self.root)`：调用中序遍历函数遍历BST。 - `print()`：输出一个空行。 - `def traverse_doubly_linked_list(self, head):`：定义一个遍历双向链表的函数。 - `cur_node = head`：将当前节点指向链表的头结点。 - `while cur_node:`：遍历整个链表，直到当前节点为空。 - `print(cur_node.val, end=' ')`：输出当前节点的值。 - `cur_node = cur_node.next`：将当前节点指向下一个节点。 - `print()`：输出一个空行。 - `def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head):`：定义一个逆序遍历双向链表的函数。 - `cur_node = head`：将当前节点指向链表的头结点。 - `while cur_node.next:`：找到链表的尾结点。 - `cur_node = cur_node.next`：将当前节点指向下一个节点。 - `while cur_node:`：逆序遍历整个链表，直到当前节点为空。 - `print(cur_node.val, end=' ')`：输出当前节点的值。 - `cur_node = cur_node.prev`：将当前节点指向上一个节点。 - `print()`：输出一个空行。

cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)是一个OpenCV函数，用于将彩色图像转换为灰度图像。其中prev_frame是输入的彩色图像，cv2.COLOR_BGR2GRAY是转换的颜色空间，表示将BGR彩色空间转换为灰度空间。这个函数的返回值是转换后的灰度图像。

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A navigator snippet for MODX Revolution to create Previous and Next links in a page
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remap_file_pages.rar_The Just

The lock was marked contended so we must restore that state. If while doing so we get back a prev value of 1 then we just own it.

class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.next = None class CircularLinkedList: def __init__(self): self.head = None def add(self, value): node = Node(value) if not self.head: self.head = node node.next = node else: curr = self.head while curr.next != self.head: curr = curr.next curr.next = node node.next = self.head def remove(self, node): if not self.head: return if self.head == node: if self.head.next == self.head: self.head = None else: curr = self.head while curr.next != self.head: curr = curr.next curr.next = self.head.next self.head = self.head.next else: prev = self.head curr = self.head.next while curr != self.head: if curr == node: prev.next = curr.next break prev = curr curr = curr.next def josephus(n, m): lst = CircularLinkedList() for i in range(1, n + 1): lst.add(i) count = 1 curr = lst.head while lst.head and lst.head.next != lst.head: if count == m: print(curr.value, end=' ') next_node = curr.next lst.remove(curr) curr = next_node count = 1 else: curr = curr.next count += 1 for node in lst.head, lst.head.next: print(node.value, end=' ')

这段代码实现了约瑟夫问题（Josephus Problem），其中 CircularLinkedList 是一个循环链表，add() 方法用于向链表中添加元素，remove() 方法用于删除指定的节点，josephus() 方法则用于解决约瑟夫问题，并返回最后...

import cv2import numpy as npimport timefrom ultralytics import YOLO# 加载YOLO模型def load_yolo(model_path): yolo = YOLO(model_path) return yolo# 车辆检测def detect_vehicles(yolo, frame): classes, scores, boxes = yolo(frame) vehicles = [] for i in range(len(classes)): if classes[i] == 'car' or classes[i] == 'truck': vehicles.append(boxes[i]) return vehicles# 时速估计def estimate_speed(prev_frame, curr_frame, vehicles): speed = [] for vehicle in vehicles: x1, y1, x2, y2 = vehicle prev_vehicle_roi = prev_frame[y1:y2, x1:x2] curr_vehicle_roi = curr_frame[y1:y2, x1:x2] prev_gray = cv2.cvtColor(prev_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) curr_gray = cv2.cvtColor(curr_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) flow_mean = np.mean(flow) speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒 return speed# 绘制检测结果def draw_results(frame, vehicles, speeds): for i in range(len(vehicles)): x1, y1, x2, y2 = vehicles[i] cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, 'Vehicle ' + str(i+1) + ': ' + str(speeds[i]) + ' km/h', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)# 主函数def main(): # 加载YOLO模型 yolo = load_yolo("yolov8n.pt") # 打开视频或摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 如果要打开视频，请将0改为视频文件的路径 # 初始化 prev_frame = None while True: # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 车辆检测 vehicles = detect_vehicles(yolo, frame) # 时速估计 if prev_frame is not None: speeds = estimate_speed(prev_frame, frame, vehicles) else: speeds = [0] * len(vehicles) # 绘制检测结果 draw_results(frame, vehicles, speeds) # 显示检测结果 cv2.imshow('Vehicle Detection', frame) # 保存检测结果 cv2.imwrite('result.jpg', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__': main()整理好代码

flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) flow_mean = np.mean(flow) speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒 return speed # 绘制检测结果...

对下面代码每一步含义进行注释 if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node

首先，这段代码是Python语言的代码，是一个函数，函数名未知。...第七行代码：right_head.prev = cur_node 将right_head的前驱节点指向cur_node。 第八行代码：return cur_node 返回cur_node节点。

prev_time_ = cur_time_; prev_img_ = cur_img_; prev_features_ = cur_features_; prev_feature_ids_ = cur_feature_ids_; std::copy(new_feature_ids_.begin(), new_feature_ids_.end(), std::back_inserter(prev_feature_ids_)); std::copy(new_features_.begin(), new_features_.end(), std::back_inserter(prev_features_));

具体来说，它将 cur_time_、cur_img_、cur_features_ 和 cur_feature_ids_ 四个成员变量的值分别赋给 prev_time_、prev_img_、prev_features_ 和 prev_feature_ids_。同时，它将 new_feature_ids_ 和 new_features_ ...

如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d，加入到：class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中，请给出修改后的代码

nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2...

reward = 0 if self.prev_shaping is not None: reward = shaping - self.prev_shaping self.prev_shaping = shaping

2. if self.prev_shaping is not None:：如果之前的奖励值不为空，即小人之前已经做出过行动，那么根据当前状态和之前状态的差别来计算当前的奖励值。 3. reward = shaping - self.prev_shaping：根据当前状态...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input)，运行上述代码出现错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead，如何修改，给出代码

同时，根据代码中的注释，num_filters 应该为 ndf * nf_mult_prev，因此需要将 num_filters 的计算公式修改为 ndf * nf_mult_prev * 4。修改后的代码如下： class NLayerDiscriminator(nn.Module): ...

def __init__(self,model,): super().__init__() self.model = model self.channels = self.model.channels self.self_condition = self.model.self_condition #条件控制 self.image_size = image_size #图片size self.objective = objective if beta_schedule == 'linear': betas = linear_beta_schedule(timesteps) elif beta_schedule == 'cosine': betas = cosine_beta_schedule(timesteps) else: raise ValueError(f'unknown beta schedule {beta_schedule}') alphas = 1. - betas alphas_cumprod = torch.cumprod(alphas, axis=0) alphas_cumprod_prev = F.pad(alphas_cumprod[:-1], (1, 0), value = 1.) timesteps, = betas.shape self.num_timesteps = int(timesteps) self.loss_type = loss_type

- model: 模型 - channels: 图像的通道数 - self_condition: 条件控制 - image_size: 图片的尺寸大小 - objective: 目标 - beta_schedule: beta值的计算方式，可选的有'linear'和'cosine' - timesteps: 时间步数 - ...

class Node: def init(self, value): self.value = value self.prev = None self.next = None class DoublyLinkedList: def init(self): self.head = Node(None) def is_empty(self): return self.head.next == None def insert(self, value): new_node = Node(value) current_node = self.head while current_node.next != None: current_node = current_node.next current_node.next = new_node new_node.prev = current_node def get_length(self): count = 0 current_node = self.head while current_node.next != None: count += 1 current_node = current_node.next return count def insert_at(self, value, position): if position < 1 or position > self.get_length() + 1: print('Invalid position') return new_node = Node(value) current_node = self.head for i in range(position - 1): current_node = current_node.next new_node.prev = current_node new_node.next = current_node.next current_node.next.prev = new_node current_node.next = new_node def append(self, value): new_node = Node(value) current_node = self.head while current_node.next != None: current_node = current_node.next current_node.next = new_node new_node.prev = current_node def remove(self, value): current_node = self.head.next while current_node != None: if current_node.value == value: current_node.prev.next = current_node.next if current_node.next != None: current_node.next.prev = current_node.prev return current_node = current_node.next print('Value not found') def find(self, value): current_node = self.head.next while current_node != None: if current_node.value == value: return current_node current_node = current_node.next print('Value not found') def traverse_prev(self): current_node = self.head.next while current_node != None: print(current_node.value) current_node = current_node.prev def traverse_next(self): current_node = self.head.next while current_node != None: print(current_node.value) current_node = current_node.next #测试 dll = DoublyLinkedList() # (1)初始化一个双链表DLL。 print(dll.is_empty()) # (2)判断DLL是否为空。 dll.insert(14) #(3)将值为14、94、84、56、11的结点依次链入DLL中。 dll.insert(94) dll.insert(84) dll.insert(56) dll.insert(11) print(dll.get_length()) # (4)获取DLL的长度。 dll.insert_at(6, 3) # (5)将值为6的结点插至DLL中第3个位置。 dll.append(23) # (6)在DLL末端插入值为23的结点。 dll.remove(14) # (7)删除DLL中第1个位置的结点。 print(dll.find(94).value) # (8)查找DLL中值为94的结点。 dll.traverse_prev() # (9)按prev域依次遍历DLL中所有结点。 dll.traverse_next() # (10)按next域依次遍历DLL中所有结点。

这是一个双向链表的Python代码，包含了节点类和双向链表类。 节点类包含了值、前驱和后继三个属性； 双向链表类有头部节点，以及判断链表是否为空、插入元素、获取链表长度、在指定位置插入元素、在末尾添加元素...

下列代码出现nan int错误，请解决：float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; //cout << valence<<"1" << endl; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_pi = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point curr_pj = mesh.point(*vv_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(curr_pi - prev_p, curr_pj - prev_p); double cot_beta = cot(curr_pi - next_p, curr_pj - next_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; //cout << cot_weight<<"2" << endl; } cog += cot_weight *( mesh.point(*vv_it)-mesh.point(*v_it)); valence += cot_weight; //cout << valence<<"3" << endl; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); //*cog_it += mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; }

double dist2 = (curr_pj - prev_p).norm(); double dist3 = (curr_pi - next_p).norm(); double dist4 = (curr_pj - next_p).norm(); if (dist1 > 0 && dist2 > 0 && dist3 > 0 && dist4 > 0) { double cot_...

将下列代码改为vs内可运行的代码：float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_p = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(prev_p - curr_p, next_p - curr_p); double cot_beta = cot(curr_p - prev_p, next_p - prev_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; } cog += cot_weight * mesh.point(*vv_it); valence += cot_weight; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; }

double cot_alpha = cot(prev_p - curr_p, next_p - curr_p); double cot_beta = cot(curr_p - prev_p, next_p - prev_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; } cog += cot_weight * mesh.point(*vv_it); ...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码中：出现错误：torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1,RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)

这个错误是由于输入的通道数和权重的通道数不匹配导致的。在这段代码中，使用了deformable convolution操作，该... self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)

解释代码：current_node = self.head while current_node.next is not None: current_node = current_node.next current_node.next = new_node new_node.prev = current_node

这段代码是一个双向链表中添加新节点的操作。首先将当前节点指向链表头部，然后通过循环找到链表的最后一个节点，将最后一个节点的 next 指针指向新节点，新节点的 prev 指针指向最后一个节点，完成新节点的添加。
rar

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